Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Engineers und entwickle skalierbare AWS-basierte Daten- und KI-Lösungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit internationalem Team und kreativer Atmosphäre.
- Vorteile: Faire Bezahlung, flexible Arbeitszeiten, Team-Events und Unterstützung für Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte moderne Cloud-Datenplattformen und arbeite an spannenden KI-Projekten.
- Qualifikationen: 7+ Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke Führungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Dies ist eine stark praxisorientierte Führungsrolle, die sich auf den Aufbau skalierbarer AWS-basierter Daten- und KI-Lösungen konzentriert, während ein kleines Ingenieurteam geleitet und eng mit internen und externen Stakeholdern zusammengearbeitet wird.
- Leiten, betreuen und wachsen eines Teams von 3–4 Data Engineers
- Als praxisorientierter technischer Leiter über mehrere Daten- und KI-Initiativen agieren
- Entwerfen, bauen und skalieren von cloud-nativen Datenplattformen und KI-Systemen auf AWS
- Entwickeln und Pflegen von großangelegten ETL/ELT-Pipelines, Streaming-Systemen, APIs und Analyseplattformen
- Leitung der Implementierung moderner KI- und GenAI-Lösungen, einschließlich intelligenter Agenten, RAG-Systeme, Automatisierungs-Workflows und ML-Integrationen
- Enger Kontakt mit Stakeholdern, Kunden, Architekten, Produktmanagern und Geschäftsteams zur Übersetzung von Anforderungen in skalierbare technische Lösungen
- Teilnahme an technischer Planung, Architekturgesprächen, Code-Reviews, Fehlersuche und Produktionssupport
- Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit und Sicherheit in Produktionsumgebungen
- Förderung von Best Practices im Ingenieurwesen, einschließlich CI/CD, Infrastructure as Code, Testing, Monitoring und operativer Exzellenz
- Zusammenarbeit über Teams hinweg bei gleichzeitiger Wahrung eines starken Verantwortungsbewusstseins und Fokus auf Lieferung
- Unterstützung schneller Lieferzyklen mit einem pragmatischen, lösungsorientierten und „Can-Do“-Ansatz
Vorteile:
- Unternehmensveranstaltungen mit unserem internationalen Team
- Work-Life-Balance & Vertrauensarbeitszeiten
- Faire Bezahlung und Boni
- Regelmäßige (vollständig optionale) After-Work-Team-Events wie Tischtennis spielen, Abendessen und Getränke
- Unterstützung für Bildung und Schulung zur weiteren Entwicklung Ihres Berufs zusammen mit einem internen AWS-Trainer
- Arbeiten mit modernsten Technologien
- Hochwertige Ausstattung
- Eine kreative Atmosphäre, die es ermöglicht, eigene Ideen zu verfolgen
Der ideale Kandidat ist jemand, der es genießt, komplexe technische Herausforderungen zu lösen, direkt mit Kunden und Teams zu arbeiten und moderne cloud-native Daten- und KI-Plattformen von Ende zu Ende mit einer starken Ausführungsmentalität und einem „Can-Do“-Ansatz aufzubauen.
- Starke Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten
- 7+ Jahre praktische Erfahrung in der Datenverarbeitung, Backend-Engineering oder Cloud-Architektur
- Starke praktische Entwicklungserfahrung mit Python und SQL
- Starke Erfahrung mit Technologien wie: AWS Glue, Lambda, Step Functions, S3, Redshift, Snowflake, Databricks, DBT, Airflow, Kafka / Streaming-Plattformen, Spark
- Berufliche Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch sind für diese Rolle in der DACH-Region erforderlich
- Starke Erfahrung im Entwerfen und Implementieren moderner Cloud-Datenplattformen und Lakehouse-Architekturen
- Selbstmotiviert, anpassungsfähig und komfortabel in dynamischen, schnelllebigen Umgebungen
- Tiefe Erfahrung im Aufbau von Lösungen auf AWS
- Erfahrung im Aufbau von APIs und skalierbaren Backend-Diensten
- 4+ Jahre Erfahrung in der Leitung von Ingenieur- oder Datenengineering-Teams
- Starke Fähigkeit, ein technisches Team zu leiten, zu betreuen und zu inspirieren, kombiniert mit ausgeklügelten kundenorientierten Fähigkeiten, um die Lücke zwischen komplexen Datenoperationen und geschäftszentrierten Lösungen für Stakeholder effektiv zu überbrücken
- Starkes Verständnis von CI/CD, Git-Workflows, Monitoring und DevOps-Praktiken
- Erfahrung mit ETL/ELT, Orchestrierung und verteilten Datenverarbeitungssystemen
- Fähigkeit, praktische Ausführung mit Teamleitung und Stakeholder-Zusammenarbeit in Einklang zu bringen
- Erfahrung mit AI/ML oder GenAI-Systemen in der Produktion
- Erfahrung mit Kubernetes, Microservices und serverlosen Architekturen
- Erfahrung mit Amazon Bedrock, SageMaker, Vektordatenbanken oder RAG-Architekturen
- Erfahrung in der Bereitstellung von Lösungen für Startups, Unternehmenskunden oder großangelegte Produktionsumgebungen
- Erfahrung in Fintech, Banking, Gaming, Einzelhandel, Telekommunikation oder anderen hochskalierbaren Branchen
- Erfahrung mit Beobachtungs- und Überwachungsplattformen
Data Engineering Team Leader Arbeitgeber: AllCloud
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten, das auf modernste Technologien und innovative Lösungen fokussiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und persönliche Entwicklung, unterstützt durch regelmäßige Schulungen und ein starkes Netzwerk internationaler Kollegen. Genießen Sie eine ausgewogene Work-Life-Balance, faire Vergütung sowie zahlreiche Teamevents, die den Zusammenhalt stärken und den Austausch fördern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineering Team Leader 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 AllCloud 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 Data Engineering Team Leader 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 Data Engineering Team Leader bei AllCloud gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AllCloud 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 AllCloud entscheidend sein!
