Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege unsere neue Datenplattform und optimiere kritische Datenpipelines.
- Unternehmen: Eines der am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen in Europa mit flachen Hierarchien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Team-Events und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Online-Shoppings und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, SQL und Python sowie Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 85000 € pro Jahr.
ABOUT YOU ist eines der am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas. Mit Sitz in Hamburg und Berlin agieren wir an der Schnittstelle von Mode und Technologie. Unsere Mission ist es, das Online-Shopping neu zu denken und es persönlich sowie nahtlos zu gestalten. Dies erfordert mehr als nur gute Ideen. Es braucht Menschen, die Initiative ergreifen und den Status quo herausfordern. Wir glauben an flache Hierarchien, direkte Kommunikation und pragmatische Entscheidungen. Keine langen Genehmigungsketten. Nur Eigenverantwortung, Vertrauen und klare Zuständigkeiten. Wir arbeiten hart, glauben aber auch daran, gemeinsam Spaß zu haben - bei Team-Mittagessen, Afterwork-Drinks, Firmenveranstaltungen oder einem schnellen Kaffee zwischen den Meetings. Wenn sich das für dich richtig anhört, könnte ABOUT YOU der richtige Ort sein, um deine Perspektive einzubringen.
Datenplattform-Eigentum: Baue, pflege und treibe den Übergang zu unserer neuen Datenplattform (Dagster, dbt, AWS ECS und GCP GBQ). Du wirst ein Produkt entwickeln, das als Grundlage für andere Datenteams dient und deren Effizienz durch maßgeschneiderte Werkzeuge, Monitoring, Datenprüfungen, Connectoren, Kostenkontrolle, Tests, CI/CD, Katalogisierung usw. verbessert.
Kern-ELT-Pipelines: Pflege und optimiere die größten und grundlegendsten Pipelines im Unternehmen. Du bist verantwortlich für die Übertragung von Terabytes an Daten von MySQL in AWS nach GBQ über Nacht, einschließlich Tages-Syncs, die strikt darauf abzielen, die Leistung des Quellsystems nicht zu beeinträchtigen.
Kern-Berichtslieferung: Übernehme die Verantwortung für die kritischsten Berichte im Unternehmen, die als Grundlage für Entscheidungen des Vorstands dienen und als Basis für Datenteams in anderen Abteilungen fungieren.
Erforderliche Qualifikationen:
- Substantielle, praktische Erfahrung in der Daten- und Softwaretechnik, insbesondere mit hochvolumigen, geschäftskritischen Pipelines.
- Erfahrung in der Pflege und dem Aufbau moderner Datenplattformen und als Multiplikator für andere Engineering-Teams tätig.
- Tiefe, praktische Erfahrung mit unserem Ziel-Stack: Dagster, dbt, Google BigQuery (GBQ) und AWS (ECS).
- Starke Grundlagen in der Softwaretechnik (CI/CD, Testing, Best Practices, Designmuster), angewendet auf die Datenengineering.
- Expertenkenntnisse in SQL und Python.
- Kenntnisse über Infrastruktur-Setups (Docker, Terraform/CloudFormation).
Pragmatische Exzellenz: Du hast ein schnelles, kluges Gehirn und kennst die besten Praktiken im Datenengineering in- und auswendig, aber du besitzt den Pragmatismus zu wissen, wann du sie umsetzen und wann du sie ausliefern solltest.
Ego-loses Zusammenarbeiten: Du lässt dein Ego an der Tür. Du bringst hohe Energie, Klarheit und eine teamorientierte Denkweise in jede Diskussion ein.
Starke Kommunikation: Fähigkeit, komplexe Prozesse leicht zu erfassen, klar mit verschiedenen Stakeholdern zu kommunizieren und geschäftsfließend in Englisch zu sein.
Deine Vorteile auf einen Blick: Besuche unsere Benefits-Seite.
Ein Ort, an dem du du sein kannst: Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder willkommen fühlt, genau so wie er ist. Unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven machen uns stärker und prägen unsere Kultur auf bedeutende Weise. Was wir intern vertreten, vertreten wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und einen faireren Ansatz für Mode.
Senior Data Engineer - Data Foundations (all genders) Arbeitgeber: About You
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Ideen und Beiträge geschätzt werden. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Wachstum bieten. Mit einem starken Fokus auf Diversität und Inklusion schaffen wir einen Arbeitsplatz, an dem sich jeder wohlfühlt und seine Talente entfalten kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer - Data Foundations (all genders) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei About You zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer - Data Foundations (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Engineer - Data Foundations (all genders) bei About You gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für About You entscheidend sein!
