Auf einen Blick
Drivetrain sucht einen Data Engineer in Indien für den Aufbau großangelegter Datenpipelines und DBT-Transformationen. Die Rolle erfordert 1-5+ Jahre Data Engineering Erfahrung mit Expert-Level SQL und mindestens 1 Jahr DBT-Erfahrung.
💰 ~$55.000–85.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ APAC
- 1-5+ Jahre Data Engineering Erfahrung
- Expert-Level SQL Fähigkeiten
- Mindestens 1 Jahr DBT Erfahrung
- Erfahrung mit Data Warehouse (BigQuery, Redshift, Snowflake)
SQL
DBT
Data Pipelines
Gehalt geschätzt anhand Mid-Level Data Engineer in Indien mit DBT und SQL-Expertise. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Engineers mit DBT und SQL-Expertise
- Big Data Profis aus High-Growth Startups
- Kandidaten leidenschaftlich über Datenarchitektur
🚫 Weniger geeignet
- Analytics-fokussierte Kandidaten ohne Pipeline-Erfahrung
- Anfänger ohne 1+ Jahr Data Engineering
- Kandidaten ohne DBT-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- DBT-Erfahrung ist nicht optional – Pflicht
- Remote Team mit asynchroner Kommunikation
- 0-1 Stage Startup mit schnellen Entwicklungszyklen
Über das Unternehmen
Drivetrain hat sich zum Ziel gesetzt, Unternehmen bei besseren Entscheidungen zu unterstützen. Die finanzielle Planungs- und Entscheidungsplattform hilft Unternehmen, skalierbar zu wachsen und ihre Ziele vorhersehbar zu erreichen. Gegründet 2021 von ehemaligen Google-Mitarbeitern, ist Drivetrain ein remote-first Startup unterstützt durch führende Risikokapitalgeber.
Deine Aufgaben
- Aufbau und Überwachung groß angelegter Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen erfassen
- Entwicklung und Skalierung des DBT-Setups für Datentransformation
- Arbeit mit dem Data Platform Team zur Lösung von Kundenprobleme
- Nutzung fortgeschrittener SQL und Big Data Fähigkeiten für Data Solutions
Deine Voraussetzungen
- 1-5+ Jahre Erfahrung als Data Engineer (bevorzugt in High-Growth Startups)
- Expert-Level SQL-Fähigkeiten
- Mindestens 1 Jahr DBT-Erfahrung erforderlich
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit einem führenden Data Warehouse
- Track Record beim Aufbau neuer Data Engineering Prozesse
