Auf einen Blick
- Aufgaben: Deploy and maintain pricing models, develop production-grade data pipelines, and collaborate with cross-functional teams.
- Unternehmen: A rapidly growing international technology company in the travel and vacation rental industry with over 700 colleagues.
- Vorteile: Flexible hybrid working model, up to 8 weeks remote work, and competitive benefits including travel perks.
- Weitere Informationen: Work in Bayern, Germany, within a diverse team from over 60 nationalities.
- Warum dieser Job: Shape Revenue Management systems impacting thousands of hosts and millions of guests worldwide.
- Qualifikationen: 4+ years in Software Engineering or Data Engineering, strong Python skills, and experience with CI/CD and Docker.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Unser Kunde ist ein schnell wachsendes internationales Technologieunternehmen in der Reise- und Ferienvermietungsbranche. Sie entwickeln innovative Lösungen, die den Buchungsprozess für Reisende vereinfachen und Gastgebern helfen, ihre Geschäfte effizient zu erweitern. Mit einem vielfältigen Team von über 700 Kollegen aus mehr als 60 Nationalitäten kombiniert die Organisation die Agilität eines schnell wachsenden Tech-Unternehmens mit der Stabilität eines etablierten Geschäftsmodells. Datengetriebenes Entscheiden, kontinuierliche Verbesserung und moderne Technologie stehen im Mittelpunkt der Unternehmenskultur, die ein Umfeld schafft, in dem Mitarbeiter ermutigt werden, Verantwortung zu übernehmen, zu innovieren und messbare Auswirkungen zu erzielen.
Als das Unternehmen weiterhin global expandiert, investiert es stark in seine Fähigkeiten im Bereich Revenue Management und Data Engineering. Sie suchen nun einen Senior DataOps Engineer / Software Engineer – Revenue Management, um ihr Team zu verstärken und experimentelle Modelle in zuverlässige, skalierbare und wirkungsvolle Produktionssysteme zu transformieren.
Hauptaufgaben:
- Bereitstellung und Wartung von Preis- und Nachfrage-Modellen in der Produktion, Aufbau von APIs und Bereitstellungsinfrastruktur für einen zuverlässigen Betrieb.
- Entwicklung und Betrieb von produktionsreifen Datenpipelines, um einen reibungslosen Fluss von Datenquellen zu Modellen und Ausgaben mit robuster Überwachung und Alarmierung sicherzustellen.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und Engineering-Teams, um Prototypen in produktionsbereite Lösungen umzuwandeln.
- Eigenverantwortliche Wartung der Infrastruktur, CI/CD-Pipelines und unterstützender Werkzeuge für das Revenue Management-Team.
- Implementierung betrieblicher Best Practices, einschließlich Überwachung, automatisierter Tests und Beobachtbarkeit über Produktionssysteme.
- Umwandlung von Proof-of-Concept- und experimentellem Code in robuste, wartbare Python-Anwendungen.
- Sicherstellung hoher Datenqualität, Konsistenz und ordnungsgemäßer Dokumentation aller Revenue Management-Metriken und Datensätze.
- Aktive Nutzung von KI und modernen Werkzeugen zur Optimierung von Arbeitsabläufen und Teamproduktivität.
Anforderungen:
- 4+ Jahre Erfahrung in Software Engineering, Data Engineering, DevOps oder MLOps.
- Starke praktische Erfahrung in Python und die Fähigkeit, sauberen, produktionsreifen Code zu schreiben.
- Erfahrung mit CI/CD, Docker und Infrastruktur-als-Code-Tools wie Terraform.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise AWS, und Bereitstellung von Diensten in Produktionsumgebungen.
- Kenntnisse oder Interesse an ML-Modellbereitstellungsplattformen wie MLflow, SageMaker oder ähnlichem.
- Motivation, moderne KI-Tools und LLM-Agenten zu erkunden und zu übernehmen, um die Produktivität zu steigern.
- Proaktive, praktische Denkweise mit starkem Verantwortungsbewusstsein, Problemlösungsfähigkeiten und der Fähigkeit, Lösungen voranzutreiben.
- Starke Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, um effektiv in funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten.
Gelegenheit, Revenue Management-Systeme zu gestalten, die von Tausenden von Gastgebern und Millionen von Gästen weltweit genutzt werden. Arbeiten in einer modernen, datengestützten Technologieumgebung mit modernsten Werkzeugen und Frameworks. Zusammenarbeit mit einem internationalen, motivierten Team, das Lernen, Innovation und Einfluss schätzt. Berufliches Wachstum durch Mentoring, Lernbudgets und einen Fokus auf KI und aufkommende Technologien. Flexibles hybrides Arbeitsmodell mit 50% Büroarbeit. Bis zu 8 Wochen pro Jahr, um remote von inspirierenden Orten aus zu arbeiten. Wettbewerbsfähige Vorteile, einschließlich Reisevergünstigungen, Wellness- und Fitnessrabatten sowie regelmäßigen Team- und Unternehmensveranstaltungen. Teil einer Kultur sein, die Erfolge feiert, Neugier fördert und Ambitionen mit einer unterhaltsamen und menschenzentrierten Umgebung in Einklang bringt.
Senior DataOps Engineer Arbeitgeber: Arch Law Limited
Join a tech company that values innovation and data-driven decision-making. Enjoy a flexible hybrid model and competitive benefits like wellness discounts. Collaborate with a diverse team focused on impactful solutions in the travel industry.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior DataOps Engineer 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 Arch Law Limited 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 DataOps 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 DataOps Engineer bei Arch Law Limited gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arch Law Limited 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 Arch Law Limited entscheidend sein!