Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Architektur unserer Datenplattform und baue skalierbare Datensysteme.
- Unternehmen: Age of Learning ist ein führender Anbieter von Lernressourcen für Kinder.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten, die das Lernen von Millionen Kindern weltweit unterstützen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke SQL- sowie Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.
Company Overview: Age of Learning® ist der führende Entwickler von ansprechenden und effektiven Lernressourcen für die Vorschule bis zur 2. Klasse, die Kindern helfen, eine starke Grundlage für akademischen Erfolg und eine lebenslange Liebe zum Lernen aufzubauen. Das forschungsbasierte Curriculum des Unternehmens, entwickelt von Bildungsexperten, umfasst die preisgekrönten Programme ABCmouse®, Adventure Academy® sowie die adaptiven, personalisierten Schul-Lösungen My Math Academy®, My Reading Academy® und My Reading Academy Español®. Nachdem über 55 Millionen Kinder weltweit bedient wurden, ist Age of Learning ein globaler Führer in den Bemühungen, Chancengleichheit, Zugang und Möglichkeiten für alle Kinder voranzutreiben.
Zusammenfassung: Als Senior Data Engineer im Analytics-Team gestalten Sie die Architektur und die langfristige Ausrichtung unserer Datenplattform, während Sie zuverlässige, skalierbare Datensysteme aufbauen und pflegen, die die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen unterstützen. Sie arbeiten eng mit Datenanalysten, Produktmanagern, Designern und Engineering-Teams zusammen, um Geschäfts- und Produktbedürfnisse in dauerhafte technische Lösungen zu übersetzen. In dieser Rolle werden Sie auch Teamkollegen betreuen, die Datenqualität und Best Practices fördern und dazu beitragen, die Gesamtreife und den Einfluss unserer Datenorganisation zu erhöhen.
Verantwortlichkeiten:
- Entwerfen, bauen und pflegen eines einfachen, effektiven und skalierbaren Data Warehouses auf Snowflake — mit sauberen Modellen, gut benannten Feldern und Dokumentationen, die das Warehouse für nachgelagerte Benutzer und Systeme einfach zu nutzen machen.
- Implementieren und verwalten von Datenumwandlungen mit dbt, um zuverlässige, gut getestete Pipelines sicherzustellen.
- Entwickeln und weiterentwickeln von Datenmodellen, semantischen Schichten und Metrikdefinitionen, die eine breite Palette von Geschäftsbedürfnissen unterstützen, während die Daten im gesamten Unternehmen konsistent und genau bleiben.
- Verantwortung für Datenqualität, Beobachtbarkeit und Tests, die nachgelagerte Verbraucher vor fehlerhaften oder irreführenden Daten schützen.
- Aufbauen und Weiterentwickeln interner KI-Tools (Fähigkeiten, Agenten usw.), die das Data Engineering-Team effektiver machen.
- Partnerschaft mit Analysten, Produktentwicklern und Geschäftspartnern, um deren Bedürfnisse zu verstehen, die richtige Lösung zu skizzieren und Ergebnisse zu liefern.
- Mentoring von Analysten und Kollegen, Förderung einer Kultur des Lernens, der Strenge und der kontinuierlichen Verbesserung.
- Proaktive Identifizierung von betrieblichen Problemen und Vorschlag evolutionärer Lösungen.
Mindestens erforderliche Qualifikationen:
- Über 5 Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering mit nachweislicher Verantwortung für Systeme von Anfang bis Ende.
- Starke SQL-, Python- und Datenmodellierungsfähigkeiten — meinungsstark über Designstrategien und Best Practices.
- Praktische Erfahrung mit dbt und Snowflake.
- Erfahrung mit Clickstream-/Ereignisdaten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, skalierbare Datensysteme zu entwerfen und bereitzustellen.
- Komfortable Nutzung von KI-Tools (Claude Code, Cursor oder ähnliche) als Teil Ihres täglichen Arbeitsablaufs.
- Ausgezeichnete schriftliche Kommunikation — klare Dokumentation, gut definierte Spezifikationen und die Fähigkeit, technische Abwägungen gegenüber nicht-technischen Partnern zu erklären.
- Starke Projektverantwortung: Anforderungen definieren, während Sie vorankommen, Abwägungen kommunizieren und Ergebnisse innerhalb von Zeitrahmen liefern.
- Fähigkeit, Abstraktionen zu nutzen, um komplexe Probleme zu lösen.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung im Entwerfen von semantischen Schichten, Metrikspeichern oder Datenverträgen.
- Erfahrung im Aufbau von A/B-Tests oder Experimentierframeworks.
- Erfahrung im Aufbau oder Beitrag zu internen KI-Tools — Fähigkeiten, Agenten.
Die geschätzte Gehaltsspanne für einen neuen Mitarbeiter in dieser Position liegt unter. Das Gehalt kann je nach berufsbezogenen Faktoren variieren, einschließlich Wissen, Fähigkeiten, Erfahrung und Standort.
Gesamtvergütung: $160,000—$190,000 USD
Age of Learning bietet derzeit:
- 91% der Prämien für Gesundheits- und Wohlfahrtsleistungen der Mitarbeiter & 70% der Prämien für abhängige Leistungen.
- Ein 401(k)-Programm mit Arbeitgeberbeitrag.
- 15 bezahlte Urlaubstage (steigt auf 20 Tage am 3. Jahrestag), 12 beobachtete nationale Feiertage, 9 Krankheitstage und 16 bezahlte Freiwilligenstunden pro Jahr.
- 7 bezahlte Tage für die unternehmensweite Jahresendpause (einschließlich 3 beobachteter Feiertage).
- Unsere flexible Arbeitskultur bedeutet 2 oder mehr Tage im Büro (hybrid) oder 100% vollständig remote Optionen für die meisten Positionen.
Sicherheitsberatung: Bei Age of Learning priorisieren wir einen sicheren Rekrutierungsprozess. Die Kommunikation erfolgt ausschließlich über offizielle E-Mail-Adressen von Age of Learning, @aofl.com, oder unsere verifizierten LinkedIn-Recruiter-Konten — seien Sie vorsichtig bei Abweichungen. Wir werden niemals sensible persönliche Informationen in den frühen Bewerbungsphasen anfordern. Interviews werden telefonisch, persönlich oder über Zoom durchgeführt — niemals über Messaging-Apps. Stellenangebote werden mündlich kommuniziert und anschließend durch schriftliche Dokumentation über DocuSign bestätigt. Alle Anfragen nach persönlichen Informationen erfolgen nur über sichere Kanäle.
Gleichstellungschancen: Age of Learning, Inc. (das „Unternehmen“) verpflichtet sich zu einer Politik der Chancengleichheit und wird keinen Bewerber oder Mitarbeiter aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Glauben, nationaler Herkunft oder Abstammung, Geschlecht, Geschlechtsausdruck, Alter, körperlicher oder geistiger Behinderung, medizinischem Zustand, Schwangerschaft, Veteranen- oder Militärstatus, Familienstand, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Status als Lebenspartner, genetischen Informationen oder einem anderen rechtlich anerkannten geschützten Grund gemäß Bundes-, Landes- oder lokalen Gesetzen, Vorschriften oder Verordnungen diskriminieren. Age of Learning, Inc. (das „Unternehmen“) wird qualifizierte Bewerber mit strafrechtlichen Verläufen gemäß den Anforderungen der EEOC und den geltenden staatlichen Gesetzen, z.B. dem New Yorker Gesetz über faire Chancen, berücksichtigen.
Datenschutz-Hinweis für Mitarbeiter/Bewerber: Wir können KI-Tools verwenden, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, wie z.B. die Überprüfung von Bewerbungen, die Analyse von Lebensläufen oder die Bewertung von Antworten. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen jedoch nicht das menschliche Urteil. Letztendlich werden die endgültigen Einstellungsentscheidungen von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie Ihre Daten verarbeitet werden, kontaktieren Sie uns bitte.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Age of Learning, Inc.
Age of Learning® ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine flexible Arbeitskultur bietet, die sowohl hybride als auch vollständig remote Arbeitsmöglichkeiten umfasst. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und -wachstum, einschließlich Mentoring und kontinuierlicher Verbesserung, fördert das Unternehmen eine Umgebung, in der Teammitglieder ihre Fähigkeiten erweitern und an bedeutenden Projekten arbeiten können, die einen positiven Einfluss auf das Lernen von Millionen von Kindern weltweit haben.
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 Age of Learning, Inc. 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 Age of Learning, Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Age of Learning, Inc. 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 Age of Learning, Inc. entscheidend sein!
