Auf einen Blick
- Aufgaben: Architekten und bauen Sie Backend-Systeme für unsere Cloud-Kostenoptimierungsplattform.
- Unternehmen: BLOCKS, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Cloud-Effizienz für Startups.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Eigenverantwortung, bedeutende Equity-Möglichkeiten und Unterstützung bei der Umsiedlung.
- Weitere Informationen: Arbeiten Sie direkt mit Gründern, die über 1 Milliarde Dollar gesammelt haben.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie KI-gesteuerte Lösungen, die die Cloud-Infrastruktur revolutionieren.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, FastAPI und Datenverarbeitung mit AWS-Kenntnissen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wer wir sind BLOCKS bringt die Effizienz von Cloud-Diensten großer Unternehmen zu Startups und KMUs. Wir garantieren ab dem ersten Tag 20% Einsparungen, indem wir die Cloud-Ausgaben in ein Gruppen-Kaufmodell bündeln. Unser KI-Agent „Major Tom“ fungiert als virtueller DevOps-Ingenieur, der Verschwendung findet, die Infrastruktur optimiert und dies alles automatisiert, um die Cloud-Effizienz zu maximieren.
Ihre Rolle Sie werden die Kern-Backend-Systeme entwerfen und aufbauen, die unsere Plattform zur Optimierung der Cloud-Kosten antreiben. Sie entwerfen die Multi-Tenant-Datenbankarchitektur, entwickeln leistungsstarke APIs in Python und FastAPI und gestalten die AWS ETL-Pipelines, die Abrechnungs- und Nutzungsdaten in strukturierte Kostenanalysen für das Management automatisierter Einsparpläne umwandeln.
Ihr unmittelbarer Fokus: Bauen Sie das Backend für unseren 1-Klick-AWS-Verbindungsfluss, entwerfen Sie das Datenbankschema für Multi-Tenancy (SQL + Iceberg) und erstellen Sie die API-Architektur, die unser Web-Dashboard bedient. Sie entwickeln auch die Backend-Logik für unseren KI-DevOps-Agenten „Major Tom“, einschließlich automatisierter Serverplanung, Kostenanomalieerkennung und Verarbeitung von AWS-Rechnungen mit Airflow, PySpark und Trino.
Was Sie mitbringen
- Tiefe Expertise in Python und FastAPI: Sie haben produktionsreife Systeme von Anfang bis Ende mit einer sauberen, wartbaren Architektur aufgebaut und betrieben.
- Starker Hintergrund in der Datenverarbeitung und -orchestrierung: Sie sind praktisch mit Pandas, PySpark, Airflow und Trino für großangelegte verteilte Daten-Workflows vertraut.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Dateninfrastrukturen zu entwerfen, zu optimieren und zu skalieren: Sie haben SQL-Datenbanken und auf Iceberg basierende Datenseen für Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz entworfen.
- Starke AWS-Erfahrung: Sie kennen CloudFormation, IAM-Rollen über Konten hinweg, Abrechnungs-/Kosten-APIs und automatisierte Infrastruktur-Workflows auswendig.
- Leitung von Systemdesign und -lieferung: Sie haben Kollegen betreut, Designs überprüft und architektonische Entscheidungen für skalierbare, wartbare Dienste getroffen.
- Startup-Execution-Mindset: Sie haben Produkte von 0 auf 1 schnell mit hoher Eigenverantwortung, Autonomie und Verantwortlichkeit ausgeliefert.
- Neugieriger, pragmatischer Problemlöser: Sie experimentieren schnell, lernen tief und optimieren für Auswirkungen über Theorie.
- Direkte Kommunikation: Sie schätzen Klarheit und Feedback als Werkzeuge für Geschwindigkeit, Verbesserung und Ausrichtung.
- Nachgewiesene Auswirkungen: Sie haben beeindruckende Erfolge aus früheren Jobs und Nebenprojekten. Bitte teilen Sie diese mit uns.
Was wir bieten
- Bauen, wo KI tatsächlich zählt. Echte KI, die in die Produktion geht und verändert, wie Unternehmen Cloud-Infrastruktur betreiben.
- Arbeiten Sie mit Gründern, die es zuvor getan haben. Unicorn-Bauer, über 1 Milliarde USD gesammelt, keine Politik, schnelle Gespräche, radikale Offenheit.
- Von Null auf Eins. Die Möglichkeit, ein Produkt zu bauen, das Startups als Standardinfrastruktur betrachten werden.
- Echte Verantwortung, kein Theater. Wir fordern heraus, Sie treffen Entscheidungen. Einige werden falsch sein. Das ist in Ordnung. Wir beheben schnell und liefern weiter.
- Vergütung, die Ambitionen widerspiegelt. Top-Marktvergütung plus bedeutendes Eigenkapitalpotenzial.
- Berlin, persönlich, absichtlich. Frühphasenunternehmen werden gemeinsam aufgebaut, nicht über Zoom. Wir unterstützen Umzüge.
Wie wir einstellen Wir glauben, dass die Einstellung so schnell sein sollte, wie wir bauen: Schnell, respektvoll Ihrer Zeit und unserer, auf den Punkt: Ein Einführungsgespräch mit einem Mitglied des Gründerteams (30 Minuten), technisches Interview/Bewertung mit einem Ingenieur (~60 Minuten), persönliches technisches Fallstudium mit Gründern und Ingenieuren (1-2 Stunden), Angebotsgespräch innerhalb von 24 Stunden mit einem Gründer (15 Minuten).
Senior Backend Data Engineer Arbeitgeber: Blocks
BLOCKS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Hier haben Mitarbeiter die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die echte Auswirkungen auf die Cloud-Infrastruktur von Startups haben. Mit einem starken Fokus auf persönliche Verantwortung, schnelles Handeln und einer offenen Kommunikationskultur fördert BLOCKS das Wachstum seiner Mitarbeiter und bietet attraktive Vergütungen sowie Beteiligungsmöglichkeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Backend Data Engineer 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 Blocks 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 Backend Data 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 Backend Data Engineer bei Blocks gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Blocks 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 Blocks entscheidend sein!
