Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines für analytische und operationale Workloads.
- Unternehmen: APPLY ist der Partner für innovative Marken im Konsum- und Unterhaltungsbereich.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, großzügige Urlaubsregelung und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches, inklusives Umfeld mit Fokus auf persönliches Wachstum.
- Warum dieser Job: Arbeite mit führenden Marken und forme die Zukunft des Kundenerlebnisses.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Snowflake-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
APPLY ist der Agentic Customer Experience (ACx) Partner für die ehrgeizigsten Verbraucher- und Unterhaltungsmarken der Welt. Wir bringen tiefes Fachwissen in den Bereichen Einzelhandel, CPG, Sport und Medien mit KI-nativen Lieferfähigkeiten zusammen und entwerfen und liefern agentische Lösungen, die die CX-Vision in kommerzielle Realität umsetzen.
Standort: APPLY ist hybrid/remote-freundlich. Der bevorzugte Kandidat sollte in Lateinamerika ansässig sein und vorzugsweise in Stunden arbeiten, die mit PT (Pazifische Zeitzone) oder ET (Östliche Zeitzone) übereinstimmen. Kandidaten, die sich in Santiago, Chile, befinden, können aus unserem Büro in Santiago als Remote-/Hybrid-Mitarbeiter arbeiten. Kandidaten außerhalb von Santiago, Chile, sind vollständig remote.
Die Rolle: Was Sie tun werden:
- Entwerfen, bauen und warten von skalierbaren Datenpipelines und Architekturen zur Unterstützung analytischer und operativer Workloads.
- Entwickeln und optimieren von ETL/ELT-Pipelines, um eine effiziente Datenextraktion, -transformation und -ladung aus verschiedenen Quellen sicherzustellen.
- Eng mit Backend- und Plattformingenieuren zusammenarbeiten, um Datenpipelines in cloud-native Anwendungen zu integrieren.
- Verwalten und optimieren von Cloud-Datenlagern, hauptsächlich BigQuery, um Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sicherzustellen.
- Daten-Governance, Sicherheit und Datenschutzbest Practices implementieren, um die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien und -vorschriften sicherzustellen.
- Mit Analytikteams zusammenarbeiten, um Datenmodelle zu definieren und Self-Service-Berichterstattung und BI-Funktionen zu ermöglichen.
- Daten-Dokumentation entwickeln und pflegen, einschließlich Datenwörterbücher, Nachverfolgung der Datenherkunft und Metadatenmanagement.
- Datenpipelines überwachen, Fehler beheben und optimieren, um hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
- Über aktuelle Technologien und Best Practices im Bereich Datenengineering auf dem Laufenden bleiben und unsere Dateninfrastruktur kontinuierlich verbessern.
Was wir suchen:
- Zertifizierter Snowpro mit Erfahrung in der Zusammenarbeit mit verteilten Teams in Nordamerika und Lateinamerika.
- 5+ Jahre Erfahrung im Datenengineering, beim Aufbau moderner cloudbasierter Datenplattformen.
- Starke praktische Erfahrung mit Snowflake, einschließlich Performance-Tuning, Sicherheit und Datenmodellierung.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse für analytisches Engineering und Datenumwandlung.
- Kenntnisse in Python für Datenverarbeitung, Automatisierung und Orchestrierung.
- Erfahrung mit dbt oder ähnlichen Frameworks für analytisches Engineering.
- Vertrautheit mit Orchestrierungstools wie Dagster oder Apache Airflow.
- Erfahrung in der Ermöglichung oder Unterstützung von maschinellem Lernen, Feature Engineering oder KI-gesteuerten Anwendungsfällen auf Datenplattformen.
- Solides Verständnis von Datenschutz, Governance und Compliance-Best Practices.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und eine pragmatische, ergebnisorientierte Denkweise.
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Kommunikation und Zusammenarbeit.
Nice to Haves:
- Erfahrung mit Snowflake Cortex, Snowpark oder ML-Workflows, die in Snowflake integriert sind.
- Vertrautheit mit GenAI oder LLM-gestützten Analyseanwendungen (z.B. semantische Schichten, KI-unterstützte Einblicke, Entscheidungsfindung).
- Erfahrung mit Databricks oder hybriden Snowflake + Databricks-Architekturen.
- Erfahrungen mit Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenpipelines.
- Erfahrung mit BI-Tools (z.B. Looker, Tableau, Power BI).
- Infrastructure as Code-Erfahrung (z.B. Terraform) in Datenumgebungen.
- Vertrautheit mit CDPs, Marketingplattformen und digitalen Erlebnisökosystemen (z.B. Segment, Contentful, Personalisierungstools).
Leben bei APPLY: Menschen stehen im Mittelpunkt von allem, was wir bei APPLY tun. Wir bieten Ihnen moderne Werkzeuge, Systeme und Ansätze, schätzen Ihre Zeit, Sicherheit und Gesundheit und streben danach, eine Arbeitsgemeinschaft aufzubauen, in der Sie gedeihen und wachsen können. Hier sind einige Vorteile, die wir anbieten, um Sie zu unterstützen:
- Agentic Delivery: Unsere Mitarbeiter arbeiten modern, um Ergebnisse für Kunden zu liefern. Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten in einer Vielzahl von Engagements mit internationalen Marken, die globale Auswirkungen haben.
- Ein inklusives und sicheres Umfeld: Wir sind wirklich bestrebt, eine Kultur aufzubauen, in der Sie gefeiert werden und sich jeder willkommen und sicher fühlt.
- KI & Strategische Weiterbildung: Beschleunigen Sie Ihr berufliches Wachstum mit großzügigen Schulungsbudgets und Mentoring, mit einem besonderen Fokus auf Agentic AI-Expertise und den kritischen menschlichen Fähigkeiten, die für die Zukunft der Arbeit erforderlich sind.
- Großzügige Urlaubsregelung: Work-Life-Balance ist der Schlüssel zum Erfolg unseres Teams, daher bieten wir ausreichend Zeit für Erholung, um das allgemeine Wohlbefinden zu fördern.
- Flexible Arbeitsbedingungen: Wir arbeiten auf verschiedene Weise, von remote über Büro bis hin zu einer Mischung aus beidem.
APPLY ist eine sichere, respektvolle und inklusive Gemeinschaft, in der Unterschiede gefeiert werden. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein und fördern einen Arbeitsplatz, an dem jeder dazugehört.
Sr. Data Engineer (Snowflake) Arbeitgeber: Apply
APPLY ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine moderne und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter geschätzt und gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, großzügigen Schulungsbudgets und flexiblen Arbeitsmodellen ermöglicht APPLY seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und in einer dynamischen Branche wie der Unterhaltung zu wachsen. Die Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Innovation, während die großzügige Urlaubsregelung und anpassbare Benefits das Wohlbefinden der Mitarbeiter unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Data Engineer (Snowflake) 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 Apply 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 Sr. Data Engineer (Snowflake) 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 Sr. Data Engineer (Snowflake) bei Apply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apply 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 Apply entscheidend sein!
