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.
- 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).
- 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.
- 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 ist ein innovativer Arbeitgeber, der die Zukunft der Retail Media mitgestaltet und dabei auf eine unterstützende Unternehmenskultur setzt. In Zürich bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen, internationalen Umfeld zu arbeiten, das Wert auf persönliche Entwicklung und flexible Arbeitsmodelle legt. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem Selbstentwicklungsbudget, einer Beteiligungsregelung und der Chance, in einem schnell wachsenden Unternehmen Führungs- und Fachrollen zu übernehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Sr) Data Engineer Retail Media, Measure & Forecast erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten zu zeigen und zu glänzen!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen und die Branche! Informiere dich über Advertima und bringe deine Ideen ein, wie du zur Vision beitragen kannst. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und nicht nur einen Job suchst.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Sr) Data Engineer Retail Media, Measure & Forecast mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Data Engineering sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Lass uns wissen, warum du für Advertima brennst und was dich motiviert.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das gibt uns einen echten Einblick in dein Können.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein sauberer Lebenslauf und ein ansprechendes Anschreiben zeigen, dass du Wert auf Qualität legst – genau das, was wir bei Advertima schätzen!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Advertima vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die Advertima verwendet, wie Spark, Kafka und REST APIs. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis eingesetzt werden, um reale Probleme zu lösen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du Datenpipelines entworfen und optimiert hast oder wie du mit großen Datenmengen gearbeitet hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige Teamgeist
Advertima legt Wert auf Zusammenarbeit. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Data Scientists und Backend Engineers betreffen. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Kultur bei Advertima zu erfahren. Stelle Fragen zu den Werten des Unternehmens, dem Arbeitsumfeld und den Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Das zeigt dein Interesse an der Firma und hilft dir, herauszufinden, ob du gut ins Team passt.
