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Product Support Associate
Wati Dot I O · 📍 Kuala Lumpur | Federal Territory … · 🕒 vor 3 Tagen
📊 Mid
W
Software Engineer II - Data
Auf einen Blick
Data Backend Engineer bei Wati in Shenzhen mit 2-4 Jahren Erfahrung. Baut skalierbare Data Pipelines und Storage Solutions für Watis Data Infrastructure.
💰 ~$80.000–130.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ APAC
- 2-4 Jahre Backend/Data Engineering-Erfahrung
- Python, Java oder Go-Kompetenz
- SQL und NoSQL Databases-Erfahrung
- ETL Pipelines und Data Warehousing-Verständnis
Python
Java
Go
Data Pipelines
ETL
SQL
NoSQL
MongoDB
Gehalt geschätzt anhand Mid-Level Data Engineer in Shenzhen. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Engineers mit Backend-Fokus
- Software Engineers interessiert an Data Infrastructure
- Kandidaten mit ETL und Data Warehousing-Erfahrung
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger ohne 2+ Jahre Engineering-Erfahrung
- Datenwissenschaftler ohne Backend-Erfahrung
- Kandidaten ohne SQL/NoSQL-Kompetenz
💡 Gut zu wissen
- Shenzhen-Position – onsite erforderlich
- Data Infrastructure bei Scale (16.000+ Customers)
- Cloud Plattformen (GCP, AWS, Azure) sind zentral
Über das Unternehmen
Wati ist die weltweit führende WhatsApp-First Conversational Growth Platform mit über 14.000 Kunden in 100+ Ländern. Das Unternehmen wird von Tiger Global, Sequoia Capital, DST Global und Shopify unterstützt.
Deine Aufgaben
- Aufbau und Wartung skalierbarer Data Pipelines und Backend Services
- Design und Optimierung von Data Storage Solutions (strukturiert und unstrukturiert)
- Zusammenarbeit mit Product und Analytics Teams bei der Lieferung datengestützter Features
- Gewährleistung von Data Quality, Availability und Performance bei Scale
- Integration mit Third-Party APIs und Tools für Reporting und Analytics
Deine Voraussetzungen
- Bachelor oder Master in Computer Science, Data Engineering oder verwandten Bereich
- 2-4 Jahre Erfahrung in Backend/Data Engineering
- Starke Skills in Python, Java oder Go
- Hands-on Erfahrung mit SQL und NoSQL Databases (MongoDB, PostgreSQL, BigQuery)
- Vertrautheit mit ETL Pipelines, Data Warehousing und Streaming Frameworks (Kafka, Spark, Flink)
- Verständnis von Cloud-basierten Data Infrastructure (GCP, AWS, Azure)
- Erfahrung mit ML/AI Model Integration von Vorteil
- Kenntnisse von Data Governance und Security Practices von Vorteil
- Vertrautheit mit BI Tools (Tableau, Looker, Metabase) von Vorteil
Benefits
Keine spezifischen Benefits erwähnt. Shenzhen-Position.
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