Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte die Datenspeicherung und entwickle Backend-Services sowie RESTful APIs.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das digitale Wartungsassistenten für Predictive Maintenance entwickelt.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Wöchentlicher OnSite-Tag in Hamburg, dynamisches Team mit Wachstumsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, besonders im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
aiomatic entwickelt einen digitalen Wartungsassistenten, der ungeplante Stillstände durch Predictive Maintenance reduziert. Dafür analysieren wir kontinuierlich Maschinendaten, erkennen Anomalien frühzeitig und benachrichtigen Teams mit klarem, umsetzbarem Kontext. Als Teil des Teams Application Engineering übernimmst du die Verantwortung für die Grundlagen unserer Datenspeicherung und unseres DataWarehouses (Schemas, Performance, Zuverlässigkeit und Zugriffsmuster) und entwickelst zugleich produktionsreife Backend-Services und RESTful APIs, die unsere Kundenapplikation sowie Workflows zur Anomalie-Analyse und -Review unterstützen.
Standort: (hybrid). Du musst in pendelbarer Entfernung zu Hamburg wohnen, da ein wöchentlicher OnSiteTag Teil der Rolle ist. Start: Ab sofort.
Diese Aufgaben erwarten Dich:
- Ownership Data Storage: Verantwortung für die Grundlagen unserer DataStorageSchicht, inkl. SchemaDesign, Migrationen, PerformanceTuning und Zuverlässigkeit.
- Data Modeling: Entwurf klarer, skalierbarer Schemas und Data Marts für Analytics und Produkt Use Cases.
- Backend Services: Entwicklung von BackendServices, die storagebasierte Fähigkeiten für das Produkt bereitstellen.
- RESTful APIs: Design, Implementierung und Betrieb von APIs mit stabilen Verträgen, Versionierung und guter Observability.
- Quality & Operations: Verbesserung von Testabdeckung, Performance und Zuverlässigkeit durch Monitoring und durchdachtes Alerting.
- Collaboration: Enge Zusammenarbeit mit Product und Engineering, um Anforderungen in robuste Daten und APILösungen zu übersetzen.
Diese Qualitäten Führen Dich Zum Erfolg:
- Erfahrung: 5+ Jahre professionelle Softwareentwicklung, davon ein wesentlicher Anteil im Data Engineering.
- Kernkompetenzen: Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL.
- Data Storage: Hands‑on Erfahrung in der Ownership einer Datenbank oder eines Warehouses (SchemaDesign, Performance, Reliability, Zugriffsmuster).
- Warehouse: Erfahrung mit analyticsorientierter Speicherung und Modellierung (z.B. Data Marts) sowie pragmatischer Blick auf Kosten und Performance.
- Backend: Erfahrung im Bau von BackendServices mit Python.
- Datenbankschicht: Praxis mit ORMTools, insbesondere SQLAlchemy.
- APIs: Sehr gute Erfahrung im Design und in der Implementierung RESTful APIs.
- Fundamentals: Solides Verständnis von Best Practices in Software Engineering, Testing und Betrieb in Produktion.
Jetzt bewerben.
(Senior) Data Engineer (Backend + APIs) (m/w/d) Arbeitgeber: aiomatic
aiomatic ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich Predictive Maintenance entwickelt und dabei auf eine offene und kollaborative Unternehmenskultur setzt. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit, hybrid zu arbeiten, fördert das Unternehmen die Work-Life-Balance seiner Mitarbeiter und bietet gleichzeitig spannende Herausforderungen im Data Engineering. Zudem legt aiomatic großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter, was durch regelmäßige Schulungen und ein unterstützendes Teamumfeld gefördert wird.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Engineer (Backend + APIs) (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft erfährt man über offene Stellen durch persönliche Empfehlungen, bevor sie überhaupt ausgeschrieben werden.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Suche aktiv nach Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen Möglichkeiten, auch wenn keine Stellen ausgeschrieben sind.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen im Data Engineering vertraut und übe deine Antworten. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Python, SQL und API-Entwicklung zu teilen. Das zeigt, dass du gut vorbereitet bist und wirklich an der Position interessiert bist.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du die richtige Person für die Stelle bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Data Engineer (Backend + APIs) (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende einen lockeren, aber professionellen Ton in deinem Anschreiben und lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Data Engineering klar hervorhebst. Zeige uns, wie du mit Python, SQL und APIs gearbeitet hast und welche Erfolge du dabei erzielt hast.
Mach es konkret:Vermeide allgemeine Aussagen und sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, und erkläre, wie deine Lösungen zur Verbesserung beigetragen haben.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei aiomatic vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die aiomatic verwendet, insbesondere mit Python, SQL und RESTful APIs. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast, die du in vorherigen Projekten gesammelt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere wie du Datenmodelle entworfen, Backend-Services entwickelt oder Performance-Probleme gelöst hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie sie die Zusammenarbeit zwischen Product und Engineering gestalten.
✨Kulturelle Passung
Informiere dich über die Unternehmenskultur von aiomatic. Überlege dir, wie deine Werte und Arbeitsweise zu deren passen. Im Interview kannst du dann betonen, wie du zur Teamdynamik beitragen kannst und warum du gut ins Team passt.
