Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und Infrastruktur für unser innovatives Hospitality-Engagement.
- Unternehmen: Bookboost, ein führendes Unternehmen im Bereich Gastdatenmanagement.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Einfluss auf die Datenbasis und kreative Entfaltung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf KI und Innovation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Dateninfrastruktur, die unsere gesamte Produktentwicklung antreibt.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Programmierkenntnisse.
Ihre Mission
Bookboost ist die Hospitality Engagement Plattform, die Hotels dabei unterstützt, ihre Gäste wie nie zuvor zu verstehen und zu engagieren. Wir vereinheitlichen Gästedaten, automatisieren personalisierte Kommunikation und liefern Erlebnisse, die Umsatz, Loyalität und operative Exzellenz fördern. Wir haben Kunden in mehr als 20 Ländern und eine Plattform, die in der Tiefe überzeugt. Während wir wachsen, nimmt das Volumen und die Bedeutung unserer Daten schnell zu, und wir suchen einen Data Engineer, der die Infrastruktur aufbaut, die mithalten kann.
Ihr Profil
Sie entwerfen und bauen die Dateninfrastruktur, die Bookboost von Hunderten von Gigabyte auf Terabyte an Gästedaten bringt, indem Sie diese bewegen, transformieren und für unsere Frontend-Anwendung sowie unsere Machine Learning- und KI-Pipelines verfügbar machen. Dies ist eine Rolle mit echtem Gestaltungsspielraum. Sie arbeiten mit den neuesten Technologien an branchenführenden Anwendungsfällen im Gastgewerbe, die sowohl Analytik als auch Machine Learning umfassen, und Sie haben echten Einfluss darauf, wie unsere Datenplattform gestaltet wird, anstatt jemandes anderen Plan umzusetzen. Wenn Sie enge Vorgaben erhalten und allein gelassen werden möchten, ist dies nicht der richtige Job für Sie. Wenn Sie das Fundament der Daten gestalten möchten, auf dem das gesamte Produkt basiert, ist es ein guter Job.
Was Sie besitzen und liefern werden:
- Skalierbare Datenpipelines und Infrastruktur, die zusammen mit Produkt und Engineering entworfen und gebaut werden
- Datenpipelines für Aufnahme, Transformation und Speicherung in großem Maßstab, die end-to-end bereitgestellt und überwacht werden
- Tools und Abstraktionen über der Dateninfrastruktur für Analytik, Empfehlungen und Machine Learning
- Datenorchestrierung und Streaming-Pipelines
- Wiederverwendbare Datenressourcen und Entwurfsmuster, die in enger Zusammenarbeit mit Produktteams entwickelt werden
Was Sie zu einem großartigen Fit macht:
- Datenengineering-Tiefe: 4+ Jahre Branchenerfahrung mit Produktionssystemen, die Sie besessen haben, anstatt nur dazu beigetragen zu haben
- Programmierung und Verarbeitung: starke Ingenieursfähigkeiten, idealerweise mit verteiltem Datenprocessing (AWS, PySpark)
- Skala: starke quantitative Fähigkeiten und Erfahrung in der Leistungsabschätzung im großen Maßstab
- Cloud und Infrastruktur: Vertrautheit mit cloudbasierten Datenservices (AWS, RDS), containerisierter Infrastruktur (ECS, Docker) und Datenbewegung (Batch, CDC, gestreamte und Batch-Transformationen)
- KI-Flüssigkeit: Unser Engineering-Team arbeitet mit einem KI-nativen Stack. Sie verwenden KI-Tools täglich zum Schreiben von Code, Dokumentation und Pipeline-Logik und sind damit vertraut, die Dateninfrastruktur aufzubauen, die unsere ML- und KI-Funktionen antreibt. Dies ist eine echte Anforderung, kein Bonuspunkt.
- Eigenverantwortung: selbstmotiviert, mit einem starken Gefühl der Eigenverantwortung für die Systeme und Designs, die Sie erstellen.
Was ist für Sie drin?
- Remote- und flexibles Arbeiten, von zu Hause oder einem unserer Hubs
- Echter Einfluss auf das Datenfundament, von dem das gesamte Produkt abhängt
- Ein Engineering-Team, das neue Arbeitsweisen mit KI entwickelt, anstatt sie einfach hinzuzufügen
- Ein Arbeitsumfeld, das Ihre Ideen schätzt, mit echtem Raum für Kreativität und Einfluss
- Regelmäßige Teamevents und soziale Aktivitäten
Warum wir?
Bookboost gibt Hotelgruppen die Kontrolle über ihre Gäste-Beziehungen. Wir vereinheitlichen Gästedaten über das PMS, die Buchungsmaschine und jeden Kommunikationskanal und orchestrieren die Gäste-Reise vor dem Aufenthalt, während des Aufenthalts und nach dem Aufenthalt. Mit Sitz in Malmö, Schweden, und Hubs in Amsterdam und Barcelona arbeiten wir hybrid und remote-freundlich. Vielfalt und Innovation gehen Hand in Hand, und wir setzen uns für ein inklusives Umfeld ein, in dem jeder sein Bestes geben kann. Jeder ist bei Bookboost willkommen. Wir schätzen Individualität und Kreativität und bauen ein Team auf, das die Welt widerspiegelt, die wir bedienen.
Data Engineer Arbeitgeber: Bookboost AB
Bookboost ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und der Chance, eine Schlüsselregion im DACH-Raum zu leiten, fördert das Unternehmen nicht nur die berufliche Weiterentwicklung, sondern auch eine Kultur, die Kreativität und Individualität schätzt. Hier haben Sie die Möglichkeit, echten Einfluss zu nehmen und Teil eines AI-nativen Teams zu sein, das die Zukunft der Hospitality-Branche gestaltet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 Bookboost AB 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 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 Data Engineer bei Bookboost AB gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bookboost AB 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 Bookboost AB entscheidend sein!
