(Senior) Data Engineer (m/f/x)

Allgemeine Informationen

Berichtet an: Vincent Bremer (Manager für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen)

Talentakquise: Julia Cramer

Gehaltsspanne:

• Professioneller IC L2: 64-76k € (brutto, fix)* + VSOP (15% des jährlichen Bruttogehalts)
• Senior Professional IC L3: 77-96k € (brutto, fix)* + VSOP (20% des jährlichen Bruttogehalts)

*basierend auf deutschen Benchmarks, angepasst an die lokalen Lebenshaltungskosten für Remote-Mitarbeiter.

Remote-first Kultur mit Büros in Potsdam und Berlin: Diese Position ist Teil eines Forschungsprojekts, das vom Land Brandenburg unterstützt wird. Ein Wohnsitz in der Umgebung von Brandenburg/Berlin ist daher erforderlich.

Ihr Profil

Must Haves

• Berufserfahrung als Data Engineer
• Praktische Erfahrung mit mindestens 75% unseres Tech-Stacks
• Starke Python-Programmierkenntnisse mit Fokus auf wartbaren Code
• Erfahrung mit CI/CD-Philosophie (z.B. Verwendung von Bitbucket Pipelines)
• Erfahrung im Entwerfen, Entwickeln und Warten von sicheren Datensystemen
• Vertrautheit mit Vektordatenbanken (wie Pinecone oder Weaviate)
• Solides Verständnis von Datenmodellierung und ETL/ELT-Mustern
• Kenntnisse in API-Design und -Implementierung
• Kenntnisse grundlegender Best Practices zur Datensicherheit

Nice To Haves

• Universitätsabschluss in Informatik oder ähnlicher Ausbildung
• Erfahrung mit MLOps zur Unterstützung von Datenwissenschaftlern
• Erfahrung mit der Verarbeitung von Echtzeitdaten
• Kenntnisse der Anforderungen an große Sprachmodelle (LLM) und Backend-Aufgaben
• Erfahrung im Gesundheitswesen / stark regulierten Bereichen

Warum wir?

Bedeutsamkeit: Psychische Gesundheit ist ein Menschenrecht: Wir helfen Tausenden von Menschen jeden Monat, die mit Depressionen, Stress, Schlaflosigkeit, Burnout und anderen psychischen Gesundheitsproblemen kämpfen.

Forschung & Evidenz: Wir haben ein einzigartiges Produkt und sind an der Spitze der Forschung im Bereich digitaler Gesundheitsanwendungen. Die Wirksamkeit unseres Produkts wird kontinuierlich evaluiert und Wirksamkeitsstudien wurden seit 2014 in internationalen und hochrangigen Fachzeitschriften veröffentlicht.

Wachstum: Als Pioniere in der Entwicklung von Anwendungen für verschiedene psychische Gesundheitszustände sind wir an der Spitze der Innovation. Wir arbeiten in einem äußerst spannenden und aufstrebenden Markt. Jährliches Trainingsbudget von 1.000 Euro - wir legen großen Wert auf das persönliche Wachstum unserer Mitarbeiter und unterstützen aktiv deren Entwicklung.

Remote-First: Remote-first-Kultur - wir stellen global ein, wobei wir ein Zeitfenster von +/- 4,5 Stunden MEZ berücksichtigen. Nutzung unserer Büros in Berlin und Hamburg, wenn Sie lieber vor Ort arbeiten möchten. Umzugsoption und Unterstützung.

Diversität & Inklusion: Faire und gleichberechtigte Behandlung sind die Standards unserer Anti-Belästigungspolitik. Flexible Arbeitszeiten - gestalten Sie Ihren eigenen Tag. Unternehmenssprache Englisch, mit einem starken Fokus auf inklusive Sprache. Transparente Gehaltsspannen. Zusätzliche 10 bezahlte Urlaubstage für nicht gebärende Eltern nach der Geburt oder Adoption eines Kindes.

Weitere Vorteile: 28 Urlaubstage + Vergütung für Feiertage, die auf Wochenenden fallen. Dienstzeitabhängiger bezahlter Urlaub - bis zu drei zusätzliche Tage. Unbefristeter Arbeitsvertrag. Attraktives VSOP (Virtual Stock Option Plan) für alle Mitarbeiter. Steuerlich absetzbare Altersvorsorge mit überdurchschnittlichem Arbeitgeberbeitrag. Kostenlose oder subventionierte Fitnessmitgliedschaften. Regelmäßige Teamevents.

HelloBetter ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und Bewerber jeglicher Nationalität, Geschlechts, sexueller Orientierung, religiösem Hintergrund, Geschlechtsidentität und Menschen mit Behinderungen ermutigt, sich zu bewerben.

Ihre Mission: HelloBetter ist ein Pionier im Bereich der digitalen Gesundheitsversorgung. Seit mehr als 10 Jahren entwickeln wir evidenzbasierte digitale Gesundheitsanwendungen zur Prävention und Behandlung von psychischen Erkrankungen. Unsere Anwendungen decken eine Vielzahl von Bereichen ab, darunter Stressmanagement, Depression, problematischer Alkoholgebrauch, Panikstörung und Angst, Vaginismus und Schlafstörungen. Sechs von HelloBetters zehn Anwendungen sind als digitale Gesundheitsanwendungen genehmigt und stehen allen versicherten Erwachsenen in Deutschland kostenlos auf Rezept zur Verfügung. Digitale psychische Gesundheit generiert einen beispiellosen Reichtum an Verhaltensdaten im Bereich der Psychotherapie. Unser Forschungs- und Datenteam führt grundlegende Universitätsforschung durch und integriert neuartige Erkenntnisse direkt in unsere digitalen Therapien.

Als Data Engineer werden Sie eng mit unseren Datenanalysten, psychologischen Forschern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um das Potenzial der präzisen Medizin und des statistischen Lernens in unseren digitalen Therapieprogrammen zum Leben zu erwecken.

Interviewprozess: People Team Interview (30min), Team Lead Interview (45min), Take-home Task (~120min), Team-Runde mit Diskussion der Take-home-Aufgabe (60min), CTO-Gespräch (20min).

Ihre Ziele: Optimierung der End-to-End-Datenpipeline-Leistung durch Identifizierung und Behebung von Engpässen in den Datenverarbeitungsabläufen. Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenverarbeitungslösungen und Backends, die sowohl Analysen als auch KI-Anwendungen unterstützen. Integration von Datenquellen unter Verwendung moderner ETL/ELT-Praktiken und interner Lösungen (wir haben bereits eine Vielzahl von Datenquellen verbunden, wie Bitbucket, Hubspot, Zendesk, Rapidmail und mehr) sowie Reverse-ETL-Jobs zu gegebenen Quellen. Bereinigung und Transformation von Rohdaten zur Übergabe an Datenanalysten und -wissenschaftler unter Ausnutzung einer gut strukturierten Schichtarchitektur in dbt. Aufbau und Pflege robuster Datenqualitätsrahmen und Validierungsprozesse. Wartung und Fehlersuche unserer Datenarchitektur und Infrastruktur. Entwurf, Verbesserung und Wartung von Datenprozessen und Sicherheitsbest Practices über alle Systeme hinweg, um die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen sicherzustellen. Unterstützung von ML- und KI-Ingenieuren beim Aufbau effizienter Datenpipelines für das Modelltraining. Zusammenarbeit und Mitwirkung an unseren KI-gesteuerten Anwendungen durch Zusammenarbeit mit Software-/Maschinenlern- und KI-Ingenieuren. Enge Zusammenarbeit mit dem Rest des Teams zur Generierung neuer Ideen für analytische Erkenntnisse, Berichte und Prozesse.

Unser Tech-Stack: MongoDB als Anwendungsdatenbank. Docker und Kubernetes für containerisierte Anwendungen. AWS-Cloud-Dienste (EC2, S3, RDS usw.). Airflow und benutzerdefinierte Python-DAGs für Orchestrierung und Datenextraktion. PostgreSQL als Data Warehouse. dbt zur Transformation und Dokumentation von Daten. Git und Bitbucket für Versionskontrolle und CI/CD.