Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Dateningenieuren und entwickle skalierbare Datenpipelines.
- Unternehmen: Skillable, ein 100% remote Tech-Unternehmen, das die Welt des Trainings modernisiert.
- Vorteile: Vollständige Remote-Arbeit, umfassende Gesundheitsleistungen und offene PTO.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und eine positive Unternehmenskultur, die Wertschätzung fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite in einem unterstützenden Team.
- Qualifikationen: 10+ Jahre Erfahrung in der Daten- oder Softwareentwicklung und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 185000 - 185000 € pro Jahr.
Skillable ist ein 100% remote und virtuelles Technologieunternehmen, das die Welt des Trainings modernisiert. Kommen Sie und teilen Sie Ihre berufliche Magie mit hoch talentierten, motivierten und unterhaltsamen Kollegen, die an die Kraft des "Skilling" glauben. Erleben Sie, wie es sich anfühlt, in einem echten Team zu arbeiten, das sich auf das Richtige konzentriert! Unsere Mitarbeiter und Talente machen uns großartig und unterhaltsam! Wir arbeiten zusammen, um erstaunliche Lösungen und Erfahrungen für unsere Kunden und deren Klienten zu schaffen. Wir nutzen die persönlichen Stärken unserer Mitarbeiter, um unser Unternehmen wachsen zu lassen und sicherzustellen, dass unser Team sein bestes, authentisches Leben lebt.
Der Manager für Data Engineering ist verantwortlich für die Umsetzung der Datenarchitekturvision in zuverlässige, wiederholbare und skalierbare Datenpipelines und Datenprodukte als Teil der Unternehmensdatenplattform von Skillable. Leiten Sie ein Team von mindestens fünf Mitarbeitern und übernehmen Sie die technische Verantwortung für die Funktion des Datenengineering. Führen Sie die tägliche Ingenieurausführung und setzen Sie starke Praktiken im Datenengineering über Ingestion, Transformation, Testing, Deployment und operativen Support um.
Verantwortlichkeiten
- Leiten Sie ein Team, indem Sie Talente einstellen und einarbeiten, klare Erwartungen setzen, formelle Leistungsbewertungen durchführen und Verantwortlichkeit coachen.
- Führen Sie das Team zur Umsetzung des Fahrplans der Unternehmensdatenplattform, indem Sie die Architekturvorgaben in sequenzierte Ausführungspläne, Team-Backlogs und messbare Ergebnisse übersetzen.
- Schaffen Sie eine starke Ingenieurskultur im Team, indem Sie Standards für Wartbarkeit, Organisation und Wiederholbarkeit festlegen; fördern Sie Ingenieure durch regelmäßige 1:1-Gespräche, zeitnahe Rückmeldungen, Entwicklungspläne und formelle Bewertungszyklen; und seien Sie verantwortlich für die Gesamtleistung und Kohäsion des Teams.
- Übernehmen Sie die tägliche Ausführung des Data Engineering-Teams, indem Sie Arbeiten in Aufgaben aufteilen, die Planung auf Sprint-Ebene vorantreiben, effektiv delegieren, um Eigentum zu fördern, die Lieferung entblocken und qualitativ hochwertige Ergebnisse durch Ingenieurrückmeldungen sicherstellen.
- Treiben Sie die Implementierung der Medallion-Architektur (Bronze → Silber → Gold) voran, wobei die Verantwortlichkeiten der Schichten stark durchgesetzt werden, um wiederholbares und prüfbares Pipeline-Verhalten zu gewährleisten.
- Arbeiten Sie eng mit dem Datenarchitekten zusammen, um die Architektur durch konkrete Implementierungsmuster, Referenzpipelines und Leitplanken zum Leben zu erwecken.
- Reduzieren Sie Reibungsverluste, indem Sie klare Entscheidungen und Fortschritte vorantreiben.
- Verbessern Sie die Pipeline-Beobachtbarkeit und die betriebliche Zuverlässigkeit durch Implementierung von Monitoring.
- Führen Sie Partnerschaften mit Stakeholdern und Intake-Streams durch.
- Entwickeln Sie zukünftige Führungskräfte und Nachfolgepläne für Schlüsselrollen.
- Unterstützen und fördern Sie die Unternehmenswerte durch positive Interaktionen mit internen und externen Stakeholdern.
Qualifikationen
- Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder relevante Berufserfahrung.
- 10+ Jahre relevante Berufserfahrung im Software-/Datenengineering.
- 2+ Jahre Erfahrung in leitender Funktion.
- Tiefgehende praktische Erfahrung mit Databricks (Spark), Boomi/Rivery und Delta Lake-Mustern.
- Starke Erfahrung mit ETL/ELT-Design und -Implementierung.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Anwendungs- und Datenbankteams.
- Nachgewiesene Expertise in der Implementierung der Medallion-Architektur.
- Starkes Verständnis von Ingestion/Quellenvariabilität.
- Erfahrung in der Verbesserung der Teamreife.
- Interesse und Fähigkeit zur Schulung anderer Teammitglieder.
- Nachgewiesene Kommunikationsfähigkeiten.
- Hohe Organisationsfähigkeiten.
- Hohes Maß an Integrität und Professionalität.
- Starke Microsoft Suite-Erfahrung.
- Natürlich neugierig mit dem Wunsch zu lernen und Probleme zu lösen.
Gehaltsspanne
Das Grundgehalt für diese Position liegt zwischen 140.000 und 185.000 USD jährlich.
Belohnungen und Vorteile
Skillable bietet umfassende Vorteile, einschließlich:
- Vollständig remote mit einem monatlichen Zuschuss für Bürodienstleistungen und -materialien.
- Medizinische, zahnärztliche und visionäre Leistungen.
- 401(k) mit Unternehmensbeitrag, Studiengebührenrückerstattung.
- Offene PTO, bezahlte Feiertage, Trauerurlaub, Elternzeit.
- Zugang zu Tierkrankenversicherung.
Arbeitsbedingungen
Die Arbeitsbedingungen für diese Position sind in einem Remote-Heimbüro, das Privatsphäre und Konzentration unterstützt.
Manager, Data Engineering Arbeitgeber: Careers
Yooralla ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine unterstützende und inklusive Arbeitsumgebung für alle Mitarbeiter bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, kontinuierlicher Weiterbildung und der Möglichkeit, einen positiven Einfluss auf das Leben von Kindern mit Behinderungen zu haben, sind wir stolz darauf, Teil der Gemeinschaft in Frankston und der Mornington Peninsula zu sein. Unsere engagierte Teamkultur fördert persönliche und berufliche Entwicklung und ermöglicht es Ihnen, bedeutungsvolle Verbindungen zu knüpfen und die Zukunft unserer jüngsten Lernenden aktiv mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Manager, Data Engineering 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 Careers 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 Manager, Data Engineering 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 Manager, Data Engineering bei Careers gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Careers 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 Careers entscheidend sein!
