Data Enablement Engineer
Overview
A leading technology-driven financial firm is seeking a Data Enablement Engineer to join its growing data platform organization. The firm operates in a fast-paced, data-intensive environment where engineers work closely with internal users to deliver scalable, reliable, and high-performance data solutions that support business-critical decision making.
This role sits within a centralized data platform team responsible for enabling analysts, engineers, and other data consumers to effectively leverage modern lakehouse technologies. The team focuses on platform adoption, production readiness, operational excellence, and helping users translate complex data workflows into scalable production solutions.
Position Summary
The Data Enablement Engineer will serve as a technical partner to internal stakeholders, helping teams maximize the value of the organization's lakehouse and big data ecosystem. This individual will combine deep technical expertise with a customer-focused mindset to troubleshoot production issues, optimize data workloads, and guide users through the adoption of modern data platform capabilities.
The ideal candidate has hands-on experience supporting large-scale Spark-based environments, enjoys interacting directly with users, and is passionate about improving developer productivity through training, automation, and operational best practices.
Key Responsibilities
- Serve as a subject matter expert for the firm's modern data platform, providing advanced technical support and guidance to internal users
- Troubleshoot production issues across data processing pipelines, compute environments, and analytical workloads
- Partner with data engineers, analysts, and business stakeholders to understand requirements and develop scalable solutions
- Help users transition exploratory notebook-based workflows into maintainable, production-ready pipelines
- Design and recommend efficient compute, storage, and processing patterns to improve performance and reliability
- Deliver technical enablement sessions, workshops, and best practices to drive platform adoption and user success
- Collaborate with platform engineering teams to identify recurring challenges and improve the overall user experience
- Monitor platform health, investigate operational issues, and support continuous improvement initiatives
- Contribute to automation, tooling, and documentation that enhance platform usability and supportability
- Advocate for engineering best practices related to testing, deployment, observability, and operational excellence
Required Qualifications
- 3+ years of experience working with large-scale data platforms or data engineering environments
- Strong hands-on experience with Apache Spark and distributed data processing technologies
- Solid SQL skills and experience working with data warehouses, lakehouse architectures, or analytical platforms
- Experience developing, supporting, and optimizing production data pipelines
- Familiarity with modern data orchestration, CI/CD, and deployment practices
- Proven ability to troubleshoot complex data platform or production support issues
- Strong communication and stakeholder management skills with experience supporting technical users
- Ability to translate user requirements into practical, scalable technical solutions
- Customer-focused mindset with a passion for enablement, education, and knowledge sharing
Preferred Qualifications
- Experience working with managed cloud-based data platforms such as Databricks, Snowflake, or similar technologies
- Familiarity with lakehouse architectures, data governance, and modern data ecosystem tooling
- Experience supporting enterprise-scale analytics or machine learning platforms
- Exposure to infrastructure-as-code, cloud services, or platform engineering concepts
- Experience delivering technical training, workshops, or user enablement programs
- Background in highly collaborative, fast-paced engineering environments where reliability and performance are critical
- Experience working with financial services, quantitative analytics, or other data-intensive industries
Why Join
This is an opportunity to work at the intersection of platform engineering, data infrastructure, and user enablement. You'll help shape how engineers and analysts interact with a modern data ecosystem while solving complex technical challenges and driving meaningful impact across the organization.
FAQs
Herzlichen Glückwunsch – wir wissen, dass es ein großer Schritt ist, sich die Zeit für eine Bewerbung zu nehmen. Wenn Sie sich bewerben, werden Ihre Angaben direkt an den zuständigen Berater weitergeleitet, der aktiv nach passenden Talenten sucht. Aufgrund der hohen Nachfrage können wir uns möglicherweise nicht bei allen Bewerbern zurückmelden. Wir behalten Ihren Lebenslauf und Ihre Daten jedoch stets in unserer Datenbank und melden uns bei Ihnen, sobald wir ähnliche Positionen sehen oder Fähigkeiten identifizieren, die das Wachstum von Unternehmen vorantreiben können.
Ja. Auch wenn diese Position nicht perfekt zu Ihrem nächsten Karriereschritt passt, hilft uns Ihre Bewerbung dabei, Ihre Fachkenntnisse und Ziele besser zu verstehen. So stellen wir sicher, dass Sie bei der passenden Gelegenheit auf unserem Radar sind.
Wir arbeiten auf unterschiedliche Weise: Zum einen veröffentlichen wir die aktuell verfügbaren Positionen auf unserer Website. Häufig können wir jedoch aus Gründen der Vertraulichkeit nicht alle Vakanzen ausschreiben. Darüber hinaus arbeiten wir mit Kunden zusammen, die einen stärkeren Fokus auf Fähigkeiten legen und darauf, was erforderlich ist, um ihr Unternehmen zukunftssicher aufzustellen.
Aus diesem Grund empfehlen wir, Ihren Lebenslauf zu registrieren, damit Sie auch für Positionen berücksichtigt werden können, die noch nicht geschaffen wurden.
Ja, wir unterstützen Sie bei der Optimierung Ihres Lebenslaufs und der Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche. Von individueller Beratung über die gezielte Vorbereitung auf Interviews bis hin zu Gehalts- und Vertragsverhandlungen stehen wir Ihnen während Ihres gesamten nächsten Karriereschritts zur Seite.