Auf einen Blick
Gestalte die zentrale Datenintegrations-Architektur für Pleos Commercial Analytics-Team. Du entwirfst und wartest Pipelines zwischen CRM, Billing und Customer-Success-Tools, etablierst Data Contracts und treibst Datenkualität und Governance voran.
💰 €90.000–130.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- 5+ Jahre Data Engineering Erfahrung in Commercial/GTM
- Tiefes Verständnis von CRM-APIs und Datenmodellen
- Hands-on mit BigQuery, Python, Fivetran/Census
- Sicherheit mit modernen Data-Governance-Konzepten
Python
BigQuery
Data Pipelines
dbt
Airflow
Reverse ETL
✅ Geeignet für
- Senior Data Engineers mit 5+ Jahren produktiver Pipeline-Erfahrung
- Profis mit CRM und Billing-System-Verständnis (HubSpot, Zuora)
- Data-driven problem-solver, die gerne mit RevOps und Product-Teams arbeiten
🚫 Weniger geeignet
- Junior oder Mid-Level Engineers ohne produktive Datapipeline-Erfahrung
- Einzelne, die nur auf Analytics-Reporting fokussieren
- Personen ohne Komfort mit APIs und Software-Entwicklung
💡 Gut zu wissen
- Bewerbungsfrist: 24. September 2026, 09:00 CEST - Alle Bewerbungen werden nach dieser Zeit berücksichtigt
- Pleo ist fast 10 Jahre alt, gut finanziert und profitabel
- Geographische Flexibilität: Posten in Dänemark, Portugal, Spanien, UK - nicht nur eine Location
Über das Unternehmen
Pleo ist ein führendes Fintech-Unternehmen, das intelligente Ausgaben-Management-Lösungen für Unternehmen entwickelt. Mit über 40.000 Kunden weltweit und 850+ Mitarbeitern aus über 100 Nationen arbeitet Pleo daran, Business Spending zu vereinfachen und zu kontrollieren.
Deine Aufgaben
- Datenintegrations-Architektur zwischen kommerziellen Tools (HubSpot, Zuora, Vitally) und BigQuery Data Warehouse entwerfen, bauen und warten
- Reverse-ETL-Flows implementieren und eigenverantwortlich managen: Daten aus dem Warehouse anreichern und zurück in operationale Tools wie HubSpot schieben
- Data Contracts mit klarer Ownership und SLAs definieren und zwischen Datenproduceern und -consumern etablieren
- Mit RevOps und BAT-Teams zusammenarbeiten, um operative Datenanforderungen zu verstehen und in zuverlässige Pipelines umzusetzen
- Monitoring und Alerting aufbauen, um Datenkualitätsprobleme früh zu erkennen
- Integrations-Architektur vereinfachen, Point-to-Point-Integrationen reduzieren und Wartungslasten senken
- Mit Analytics Engineers zusammenarbeiten, um Pipeline-Outputs modellierungsbereit zu strukturieren
- Upstream-Engagement mit Tool Owners und Engineering-Teams, um Datenkvalität und Schema-Disziplin näher an der Quelle zu verbessern
Deine Voraussetzungen
- Nachgewiesene Erfahrung beim Aufbau und Unterhalt von produktiven Data Pipelines in Commercial/GTM-Umgebung
- Starkes Verständnis von CRM-Datenmodellen, APIs und Field-Management (HubSpot oder ähnlich)
- Sicherheit mit BigQuery, Python, Fivetran/Census oder Airflow
- Vorheriges Engagement mit dbt, Reverse ETL oder ähnlichen modernen Data-Tools
- Selbständig arbeitsfähig; starke Kommunikation mit internen Teams
Benefits
- Vollständige Gesundheitsversicherung (Medizin, Zahnmedizin, Optik)
- Flexible Freizeit und 10 Unternehmensfeiertagetage pro Jahr
- Remote-freundliche Kultur mit jährlichen Team-Off-Sites
- Professionelle Entwicklung und Wachstumsmöglichkeiten
