Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenlösungen und arbeite an innovativen KI-Projekten.
- Unternehmen: Ada Health, ein Unternehmen, das die Gesundheitsversorgung revolutioniert.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, Unterstützung für Homeoffice und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Bei Ada stellen wir uns eine Welt vor, in der jeder die Gesundheitsversorgung erhält, die er benötigt. Millionen bleiben jedoch undiagnostiziert und unbehandelt aufgrund der Komplexität, seltene und untererkannte Erkrankungen zu identifizieren, selbst wenn effektive Behandlungen existieren. Wir verändern das. Angetrieben von führender KI und einem Team von Ärzten und klinischen Wissenschaftlern hilft Ada den Menschen, schneller Antworten zu finden, indem wir diejenigen identifizieren, die gefährdet sind, und sie zur richtigen Versorgung leiten. Jede erfolgreiche Reise macht uns intelligenter und ermöglicht es uns, mehr Menschen zu helfen.
Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, das Gesundheitswesen zu transformieren und sicherzustellen, dass niemand unentdeckt bleibt, schließen Sie sich uns an und werden Sie Teil dessen, was als Nächstes kommt.
Über die Rolle
Ada befindet sich in einer spannenden Transformationsphase und wir suchen einen Senior Data Engineer (f/m/x), der unser Data Platform-Team unterstützt, um KI-Technologie, Tool-Adoption und den direkten Einfluss auf den Aufbau skalierbarer Datenlösungen zu fördern.
Unsere Data Engineers bei Ada sind starke technische Individuen, die gerne Teil eines kleinen Teams sind, in dem man die gesamte Plattform und Softwareentwicklung im gesamten Datenökosystem von Ada verantworten kann, Lösungen und Datenframeworks entwickeln mit dem ultimativen Ziel der Analyse-/Einblicke-Befähigung des Unternehmens und unserer Gesundheitspartner.
Wir sind offen für Bewerber, die überall in Deutschland ansässig sind (dies ist eine Remote-Position) mit einer Präferenz für diejenigen, die in Berlin wohnen, um den Zugang zu unserem Büro bei Bedarf zu erleichtern.
Was Sie tun werden:
- Architektur und Wartung von ETL / Datenpipelines unter Verwendung von Workflow-Orchestrierungstools (Airflow, Python, SQL) sowie Datenaufnahme- und -lieferdiensten.
- Aufbau einer skalierbaren, robusten und fehlertoleranten Datenarchitektur und -lösungen.
- Entwurf von Datenmodellen und Lagerstrukturen, die optimal für Analysen sind.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern zur Leitung der Anforderungsanalyse und der Lösungsentwicklung für Datenbedürfnisse.
- Kontinuierliche Leistungs- und Kostenoptimierung von Datenpipelines, Datenbanken und Diensten in modernen, cloud-nativen Datenplattformen.
- Implementierung und Verwaltung von Datenmanagement-Tools (z.B. Datenentwurf, Katalog, Qualitätsrahmen).
- Vorreiterrolle für Daten durch Bewertung neuer Datentechnologien und -tools zur Verbesserung und Operationalisierung von Datenfähigkeiten.
- Implementierung und Demonstration von Überwachungs- und Beobachtbarkeitssystemen und -praktiken für hohe Verfügbarkeit, Gesundheit und Leistung von Datenservices und Datenbanken.
- Zusammenarbeit in einem kleinen Team aus einem Data Engineer und einem Data Analyst, um bewährte Praktiken in Codierungsstandards, Softwareentwicklungsansätzen und Datenframeworks zu fördern.
Was Sie mitbringen:
- Über 8 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, einschließlich ETL, Datenmodellierung, Datenstreaming und dem relevanten Technologiestack, einschließlich Workflow-Orchestrierungstools (z.B. Airflow) und relevanten Programmiersprachen (z.B. Python, SQL, Java).
- Umfangreiche praktische Erfahrung im Aufbau und Management von End-to-End-Datenlösungen in cloud-nativen Datenplattformen (starke Präferenz für GCP).
- Erfahrung mit der Anwendung von KI in Datenverarbeitungstools und -prozessen.
- Erfahrung mit DevOps-Best-Practices und -Tools - Containerisierung, Container-Orchestrierung, Versionskontrolle, CI/CD, Überwachung (z.B. Docker, Kubernetes, Jenkins).
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und kollaborative Energie, die mit Data Engineers, Data Analysts und anderen verschiedenen Datenbenutzern interagiert.
- Schön zu haben: Erfahrung mit Infrastruktur als Code (z.B. Terraform) und ein Hintergrund im digitalen Gesundheitsbereich. Erfahrung mit datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen (z.B. GDPR, HIPAA) wäre ebenfalls ideal, ist aber nicht zwingend erforderlich.
Was Sie bei Ada erwartet:
- Flexible Arbeitszeiten zur Aufrechterhaltung einer gesunden Work-Life-Balance.
- 30 Tage Urlaub plus Feiertage zum Entspannen, Ausruhen und Auftanken.
- Unterstützung beim Einrichten Ihres Homeoffice mit der Option auf ein Co-Working-Space-Abonnement für unsere Remote-Mitarbeiter.
- Programme zur Unterstützung der Mitarbeiter, um Ihr emotionales Wohlbefinden zu fördern und mit den Herausforderungen des Lebens umzugehen.
- Bleiben Sie aktiv und gesund mit einem vergünstigten ClassPass oder Urban Sports Club-Mitgliedschaft.
- Online-Akademie für Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Fahrradleasing-Programm.
Bei Ada ist Inklusivität nicht nur ein Ziel – es ist unser Fundament. Als stolzer Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, begrüßen wir Vielfalt in all ihren Formen. Wir ermutigen Bewerbungen aus allen Bereichen der Gesellschaft, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Schwangerschaftsstatus, nationaler Herkunft, Alter, körperlichen und geistigen Fähigkeiten, Familienstand, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, genetischen Informationen und jeder anderen gesetzlich geschützten Eigenschaft.
Kontakt
Wenn Sie Fragen haben, können Sie uns gerne unter talent@ada.com kontaktieren. Bitte beachten Sie, dass wir keine Bewerbungen per E-Mail akzeptieren. Alle Bewerbungen müssen über das Online-Formular eingereicht werden. Alle Ihre Informationen werden gemäß den GDPR-Richtlinien vertraulich behandelt.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Ada Health
Ada Health ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten entfalten können. Mit flexiblen Arbeitszeiten, 30 Tagen Urlaub und umfangreichen Weiterbildungsangeboten fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die Möglichkeit, remote zu arbeiten, insbesondere für Bewerber in Berlin, ermöglicht es, Arbeit und Privatleben optimal zu vereinbaren, während man gleichzeitig an der spannenden Transformation im Gesundheitswesen mitwirkt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer 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 Ada Health 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 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 bei Ada Health gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ada Health 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 Ada Health entscheidend sein!
