Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and maintain scalable data pipelines for large volumes of structured and unstructured data.
- Unternehmen: Join a team focused on building an AI-driven platform with a growing AWS-based data ecosystem.
- Vorteile: This role is fully remote in Germany, offering flexibility and work-life balance.
- Weitere Informationen: Experience with web scraping and managing increasing data traffic is a plus.
- Warum dieser Job: Be a key player in shaping the evolution of our data platform as we scale rapidly.
- Qualifikationen: Strong experience with AWS, Data Lakes, and Python for data processing is required.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über die Position
Als Senior Data Engineer spielen Sie eine Schlüsselrolle beim Aufbau und der Skalierung der Dateninfrastruktur, die unsere KI-gesteuerte Plattform antreibt. Sie sind verantwortlich für das Design, die Implementierung und die Optimierung zuverlässiger und skalierbarer Datenpipelines, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten verarbeiten, von synthetischen LLM-Prompts bis hin zu großangelegten, web-scraped Datensätzen, in einem wachsenden AWS-basierten Datenökosystem. Diese Rolle konzentriert sich auf die Ermöglichung einer schnellen Skalierung. Unser Datenvolumen und -verkehr steigen schnell, während wir uns auf neue KI-Kanäle und Datenquellen ausdehnen, und wir benötigen robuste, produktionsfähige Datensysteme, die mit diesem Wachstum Schritt halten können. Sie arbeiten eng mit den Engineering-, Produkt- und Go-to-Market-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, beobachtbar und wiederverwendbar sind.
Ein zentraler Teil der Rolle wird es sein, die Evolution unserer Datenplattform zu gestalten, einschließlich der Mitwirkung am Design und der Implementierung unserer Data Lake-Architektur. Sie helfen sicherzustellen, dass unsere Pipelines mit zunehmender Last umgehen können, eine hohe Datenqualität aufrechterhalten und neue Produktfähigkeiten unterstützen, während wir skalieren. Sie fungieren auch als vertrauenswürdiger technischer Partner über Teams hinweg, helfen dabei, bewährte Verfahren für Daten zu etablieren, die betriebliche Zuverlässigkeit zu verbessern und Teams zu befähigen, Daten effektiv sowohl im Produkt- als auch im Geschäftskontext zu nutzen. Diese Rolle ist remote in Deutschland.
Was Sie tun werden
- Design, Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines, die große Datenmengen aus mehreren Quellen und Kanälen aufnehmen, transformieren und validieren.
- Verbesserung der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung unserer Datenpipelines zur Unterstützung schnell wachsender Arbeitslasten und neuer Datenströme.
- Mitwirkung am Design und der Implementierung unserer Data Lake-Architektur, um zuverlässige Datenspeicherung und Wiederverwendbarkeit über Teams hinweg zu ermöglichen.
- Verwaltung und Optimierung von Datenaufnahme-Workflows, einschließlich Daten, die von Web-Scrapern, Drittanbietern und internen Systemen gesammelt werden.
- Überwachung der Pipeline-Gesundheit, Untersuchung von Vorfällen und Implementierung von Verbesserungen zur Erhöhung der Systemzuverlässigkeit und Beobachtbarkeit.
- Unterstützung bei der Einarbeitung und Integration neuer KI-Kanäle und Datenquellen in die Plattform.
- Zusammenarbeit mit Teams in der gesamten Organisation, um sicherzustellen, dass Daten, die von verschiedenen Systemen generiert werden, effektiv für Analysen und Business Intelligence wiederverwendet werden können.
- Identifizierung und Behebung von Leistungsengpässen in verteilten Systemen, einschließlich Ratenbegrenzung, Parallelität und Durchsatzbeschränkungen.
- Beratung von Engineering- und Produktteams zu Datenarchitektur, Datenqualität und bewährten Verfahren für das Management skalierbarer Daten-Workflows.
- Kontinuierliche Bewertung und Verbesserung unserer Datenplattform zur Unterstützung des schnellen Wachstums des Unternehmens und der sich entwickelnden Produktbedürfnisse.
Qualifikationen
- Starke Erfahrung im Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines in Produktionsumgebungen.
- Praktische Erfahrung mit Data Lakes oder Data Warehouses (z.B. AWS Athena oder ähnliche Technologien).
- Erfahrung mit Datenumwandlung und -modellierung.
- Starke Erfahrung mit AWS.
- Erfahrung mit Infrastructure-as-Code-Tools zur Verwaltung von Cloud-Infrastrukturen.
- Kenntnisse in Python für Datenverarbeitung und Automatisierung.
- Erfahrung mit verteilten Systemen und dem Management großangelegter Daten-Workflows.
- Erfahrung in der Implementierung von Monitoring-, Observability- und Incident-Response-Praktiken für Datensysteme.
Schön zu haben
- Erfahrung mit großangelegtem Web-Scraping oder externen Datenaufnahme-Systemen.
- Erfahrung in der Unterstützung von Systemen mit schnell steigenden Verkehrs- oder Datenvolumina.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Bluefish
Work remotely in Germany for a company that prioritizes rapid growth and innovation in AI. Enjoy a flexible work environment while collaborating with cross-functional teams to enhance data systems. The mission focuses on building reliable data infrastructure to support evolving product needs.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data 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 Bluefish 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 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 Data Engineer bei Bluefish gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bluefish 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 Bluefish entscheidend sein!
