Auf einen Blick
- Aufgaben: Build and maintain data infrastructure components and optimize data workflows for performance and reliability.
- Unternehmen: Aily powers AI decision-making with a robust 'Data-to-Decision' engine across multiple industries.
- Vorteile: Permanent contract with a hybrid work policy, requiring only 2 days in the office per week.
- Weitere Informationen: Positions available in Madrid, Barcelona, and Munich.
- Warum dieser Job: Lead the design of scalable data platforms that support AI insights for global enterprises.
- Qualifikationen: Must have experience in building reliable data infrastructure and collaborating with cross-functional teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen Senior Data Practitioners, die leidenschaftlich daran interessiert sind, zuverlässige, skalierbare Dateninfrastrukturen zu schaffen, die KI in großem Maßstab unterstützen.
Über dieses Team – Datenpraktiker
Das Daten-Team ist das Rückgrat von Aily's „Data-to-Decision“-Engine. Wir bauen und besitzen den gesamten Datenlebenszyklus – von der Aufnahme und Transformation bis hin zur Qualität und Lieferung. Unser Team entwickelt robuste APIs und skalierbare Infrastrukturen, die sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Daten immer für die Aily-App und unsere KI-Modelle verfügbar sind.
Welche Datenbereiche und Produkte unterstützen wir?
Wir arbeiten an der Schnittstelle von Geschäft und Technologie und unterstützen kritische Bereiche wie Finanzen, F&E, GTM (Go-to-Market), M&S (Management & Supply) und Ausgaben. Unsere Pipelines versorgen die Aily-App über mehrere Mandanten hinweg und liefern die Erkenntnisse, die globale Unternehmen in verschiedenen Branchen antreiben.
Wichtige technische Herausforderungen:
- Skalierung: Verwaltung von mandantenfähigen, konfigurationsgesteuerten Pipelines, die sich an die unterschiedlichen Bedürfnisse der Kunden anpassen.
- Zuverlässigkeit: Sicherstellung einer 24/7-Verfügbarkeit durch automatisierte QA, Validierungen und proaktive Überwachung.
- Qualität: Implementierung komplexer Geschäftslogikprüfungen zur Aufrechterhaltung einer „Single Source of Truth“.
- Governance: Orchestrierung komplexer ereignisgesteuerter und geplanter Abläufe unter Wahrung strenger Datensicherheit und Compliance.
Wie arbeiten wir zusammen?
Wir arbeiten als strategische Partner mit Produkt-, Softwareengineering- und ML- & Datenwissenschaftsteams zusammen.
Technologiestack: Python (Kernpipelines, APIs und CLI-Tools), FastAPI und Pydantic für leistungsstarke REST-APIs, dbt für SQL-basierte Transformationen, SQLModel und Alembic für ORM und Migrationen, DuckDB und DuckLake für eingebettete Analysen, AWS (S3, IAM) für Infrastruktur, Apache Airflow für Orchestrierung, pytest für QA, GitHub für Versionskontrolle, rigoroser PR-basierter Code-Review-Prozess.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Dateninfrastrukturkomponenten (Streaming-Pipelines, Transformationen, APIs, Kataloge) mit modernen Datentools aufbauen und pflegen.
- Robuste Datenqualitätsrahmen, Überwachungs- und Alarmsysteme in großem Maßstab implementieren.
- Datenworkflows hinsichtlich Kosten, Leistung und Zuverlässigkeit über mehrere Datensätze optimieren.
- Junior-Teammitglieder zu Best Practices und Tools im Bereich Datenengineering anleiten.
- Design und Implementierung komplexer, skalierbarer Datenplattformen und -pipelines leiten, die mehrere Teams und Anwendungsfälle unterstützen.
- Verbesserungen in der Dateninfrastruktur, den Tools und Prozessen vorantreiben, die die betriebliche Belastung reduzieren und die Effizienz des Datenteams verbessern.
- Kritische Datensysteme von Anfang bis Ende besitzen, von den Anforderungen bis zur Produktionsüberwachung, mit nur strategischer Anleitung.
- Datenengineering-Standards (Qualität, Governance, Zuverlässigkeit, Leistung) in der gesamten Organisation etablieren und durchsetzen.
- Mit ML Engineering, Data Science und Produktteams zusammenarbeiten, um eine Datenarchitektur zu entwerfen, die KI in großem Maßstab unterstützt.
Wer wir suchen:
- Dateningenieure, die hervorragend darin sind, zuverlässige, skalierbare Dateninfrastrukturen zu schaffen, die KI-Entscheidungen in Unternehmensgröße unterstützen.
- Praktische Entwickler, die es lieben, robuste Datenpipelines zu erstellen, Systeme hinsichtlich Leistung und Kosten zu optimieren und die Datenqualität in jedem Schritt sicherzustellen.
- Starke Mitarbeiter, die mit Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren, Produktteams und Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
- Startup-Mindset: gedeiht in Ungewissheit, löst proaktiv komplexe Datenherausforderungen und verbessert Tools über den unmittelbaren Umfang hinaus.
- Bereit, mutig zu führen – den Datenfundament zu schaffen, das Ailys KI-Plattform ermöglicht, täglich Millionen von Echtzeiteinblicken zu liefern.
Bewerber müssen das rechtliche Recht haben, in Spanien oder Deutschland zu arbeiten.
Standorte: Madrid (MAD), Barcelona (BCN) und München
Vertragsart: Unbefristet
Arbeitsrichtlinie: hybrid (2 Tage pro Woche im Büro)
Senior Data Practitioners - BCN/MAD/Munich Arbeitgeber: AILY LABS
Aily offers a dynamic environment where you can build scalable data solutions for AI. Enjoy a hybrid work model and collaborate with diverse teams. Join us in delivering millions of real-time insights daily.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Practitioners - BCN/MAD/Munich erhalten könnten
✨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 AILY LABS 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 Practitioners - BCN/MAD/Munich 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 Practitioners - BCN/MAD/Munich bei AILY LABS gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AILY LABS 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 AILY LABS entscheidend sein!
