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 Entwicklung, und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Startup-Umfeld mit globalem Einfluss und Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Einzelhandelsmedien mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Python-Kenntnisse.
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. Wir verändern die Art und Weise, wie Werbung in physischen Einzelhandelsgeschäften funktioniert, indem wir Technologien entwickeln, die physische Einzelhandelsumgebungen in Echtzeit-Daten-getriebene Medienkanäle verwandeln.
Wir suchen einen Data Engineer, der hilft, das Datenrückgrat eines völlig neuen Medienkanals aufzubauen. Ihre Aufgabe ist es, rohe, unvollkommene Daten in zuverlässige, skalierbare Datenprodukte zu transformieren, die Messung, Prognose und Entscheidungsfindung im gesamten Retail Media-Ökosystem unterstützen.
Technisch bedeutet dies, ein modernes Daten-Stack zu erstellen und zu betreiben, das Echtzeit-Streaming, großangelegte Batch-Verarbeitung und Lakehouse-Architekturen kombiniert. Sie werden Teil eines Teams, das pragmatische Ingenieurskunst, saubere Abstraktionen und Systeme schätzt, die unter realen Bedingungen tatsächlich funktionieren.
Verantwortlichkeiten:
- Entwerfen, entwickeln und warten von skalierbaren Datenpipelines mit Spark und Python zur Verarbeitung vielfältiger, hochvolumiger Datensätze.
- Implementieren und optimieren von Speicherlösungen (Apache Iceberg, Avro, Hadoop) und cloud-nativen Objektspeichern (S3/GCS) für leistungsstarke Abfragen über Trino.
- Aufbauen, verwalten und skalieren von Echtzeit-Datenaufnahme-Pipelines mit Kafka und MQTT.
- Erstellen von REST-APIs, intuitive Visualisierungen mit Apache Superset aufbauen und Datenverträge für externen und internen Austausch pflegen.
- Eng mit Data Scientists und Backend Engineers zusammenarbeiten, um rohe Daten in Features zu verwandeln und Datenprodukte in Kernanwendungen zu integrieren.
Qualifikationen:
- BSc/MSc-Abschluss in Informatik, Data Engineering oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung oder Softwareentwicklung.
- Versiert in Python 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, fließend in Englisch (schriftlich und mündlich).
Vorteile:
- Innovatives Umfeld: Arbeiten Sie in einem Team, das Computer Vision, IoT, Edge Computing und Echtzeit-Datenpipelines kombiniert.
- Globale Auswirkungen: Arbeiten Sie mit einigen der größten Einzelhändler der Welt zusammen.
- Berufliches Wachstum: Neue Führungs- und Fachrollen werden geschaffen, während Advertima wächst.
- Unterstützende Kultur: Teil eines Teams, das Innovation, Zusammenarbeit und operative Exzellenz schätzt.
- Flexible Arbeitsrichtlinien: Hybrides Arbeitsumfeld mit Flexibilität.
- Selbstentwicklungsbudget: Erhalten Sie Ihr eigenes Budget für berufliche Entwicklung, Lernen und Wachstum.
Kulturfit:
- Selbstmanagement: Übernehmen Sie Verantwortung ohne auf Anweisungen zu warten.
- Anpassungsfähigkeit und Motivation: Seien Sie anpassungsfähig und selbstmotiviert.
- Hands-On-Ansatz: Packen Sie an, um Probleme zu lösen.
- Neugier und Lernen: Vertiefen Sie kontinuierlich Ihr Verständnis von Technologie und Branche.
- Technikaffinität: Vertraut mit Tools wie ClickUp und KI-Kollaborationstools.
- In-Person-Zusammenarbeit: Schätzen Sie persönliche Austausche im Büro.
- Feedback-Kultur: Geben und empfangen Sie direktes Feedback.
Wenn Sie ein erfahrener, belastbarer Data Engineer sind, der die Zukunft der globalen Retail-Media-Infrastruktur skalieren möchte, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben.
(Sr) Data Engineer Retail Media, Measure & Forecast 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 (Sr) Data Engineer Retail Media, Measure & Forecast 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 (Sr) Data Engineer Retail Media, Measure & Forecast 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 (Sr) Data Engineer Retail Media, Measure & Forecast 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!
