Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und transformiere Rohdaten in vertrauenswürdige Datensätze.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das digitale Werbung in die physische Welt bringt.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, persönliche Entwicklungsbudgets und Mitarbeiterbeteiligungsplan.
- Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Startup-Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Einzelhandelsmedien mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Programmierung mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Advertima baut die fehlende Infrastruktur, die die Kraft der digitalen Werbung in die physische Welt bringt. Die meisten Werbungen in physischen Einzelhandelsgeschäften funktionieren noch wie das Internet vor zwanzig Jahren: statische Bildschirme, keine Zielgruppenintelligenz und fast keine messbare Leistung. Währenddessen hat sich die Online-Werbung zu einem Billionen-Dollar-Ökosystem entwickelt, das von Echtzeitdaten, Automatisierung und programmatischer Infrastruktur angetrieben wird. Wir verändern das.
Advertima hat die Technologie entwickelt, die physische Einzelhandelsumgebungen in Echtzeit, datengestützte Medienkanäle verwandelt. Mit Computer Vision, Edge Computing und verteilten KI-Systemen übersetzen wir physische Käufer in anonymisierte digitale Zielgruppen, die in Echtzeit gemessen, gezielt und aktiviert werden können. Dies ist keine theoretische Vision oder eine inkrementelle Verbesserung. Es ist die Schaffung eines völlig neuen globalen Technologiestandards. Globale Einzelhandelsführer wie Walmart, Carrefour, FairPrice, SPAR und EDEKA setzen unsere Technologie in Tausenden von Geschäften ein. Gemeinsam definieren wir den globalen Standard für In-Store Retail Media.
Wir suchen einen Data Engineer, um das Datenrückgrat eines völlig neuen Medienkanals aufzubauen. Unsere Plattform erfasst das Verhalten von Käufern in der realen Welt durch verteilte Edge-Systeme und verwandelt es in hochvolumige, Echtzeit-Datenströme. Ihre Aufgabe besteht darin, diese rohen, unvollkommenen Daten in zuverlässige, skalierbare Datenprodukte umzuwandeln, die Messung, Prognose und Entscheidungsfindung im gesamten Retail Media-Ökosystem unterstützen.
Technisch bedeutet dies, einen modernen Datenstapel zu erstellen und zu betreiben, der Echtzeit-Streaming, großangelegte Batch-Verarbeitung und Lakehouse-Architekturen kombiniert – und dabei die von Edge generierten Daten mit cloudbasierten Analysen und Anwendungen verbindet. Sie werden Teil eines Teams, das pragmatische Ingenieurskunst, saubere Abstraktionen und Systeme schätzt, die tatsächlich unter realen Bedingungen in der Produktion funktionieren.
Ihr Profil:
- BSc/MSc-Abschluss in Informatik, Data Engineering oder gleichwertiger praktischer Erfahrung.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung oder Softwareentwicklung.
- Programmiersprachen: Python (versiert, mit tiefem Verständnis der Spark-Interna und REST-APIs).
- Starke SQL-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung in verteiltem Abfragen (Trino) und ereignisgesteuerten Architekturen (Kafka, MQTT).
- Erfahrung mit Big Data-Infrastruktur (Hadoop, Iceberg) und containerisierten Entwicklungsabläufen (Docker).
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, sowohl mündlich als auch schriftlich.
Idealerweise haben Sie auch Erfahrung in einem der folgenden Bereiche:
- Rust: Interesse an oder berufliche Erfahrung mit der Verwendung von Rust für leistungsstarke Datenwerkzeuge oder Systemprogrammierung.
- Cloud-Infrastruktur und verwaltete Datenservices (AWS, GCP, Azure).
- Infrastructure as Code (Terraform, Ansible).
- Beobachtbarkeit, Monitoring und Tracing (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, ELK/Loki).
Wenn Sie ein erfahrener, belastbarer Data Engineer sind, der die Zukunft der globalen Retail-Media-Infrastruktur mitgestalten möchte, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben.
Senior Data Engineer: Real-Time Retail Media & Forecasting Arbeitgeber: Advertima
Advertima Vision ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Zürich eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir kreatives Denken und Zusammenarbeit. Unsere hybriden Arbeitsmodelle und das Engagement für Datenschutz bieten Ihnen die Flexibilität und Sicherheit, die Sie benötigen, um in Ihrer Rolle als Senior Full-Stack Engineer erfolgreich zu sein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer: Real-Time Retail Media & Forecasting 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 Advertima 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: Real-Time Retail Media & Forecasting 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: Real-Time Retail Media & Forecasting bei Advertima gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Advertima 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 Advertima entscheidend sein!
