Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Datenarchitektur und entwickle Pipelines für spannende Datenprojekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem Fokus auf Daten und Intelligenz.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, 32 Tage Urlaub, und individuelle Benefits nach Wahl.
- Weitere Informationen: Hunde sind im Büro willkommen und Team-Events stärken den Zusammenhalt.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien und forme die Zukunft der Mobilität.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Spark und Datenanalyse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Was Sie tun werden
- Sie besitzen und entwickeln die Datenarchitektur im Data & Intelligence Cluster und bauen die Pipelines, die Lade-, POI-, Verkehrs- und Marktdaten in Batch- und Streaming-Verfahren (Spark, Kafka, Debezium) aufnehmen, anreichern und verarbeiten.
- Sie führen komplexe Datenanalysen durch und verwandeln die Ergebnisse in klare Empfehlungen für interne Stakeholder und Kunden.
- Sie forschen, bauen und bewerten Prognosemodelle für die Nutzung von Ladepunkten und Standorten unter Verwendung von Backtesting, Fehlerkennzahlen und Driftüberwachung.
- Sie entwickeln intelligente Preisansätze basierend auf Marktdaten, Prognosen und Ereignissen und simulieren diese vor der Live-Einführung.
- Sie treffen und dokumentieren architektonische und modelltechnische Entscheidungen und kommunizieren Kompromisse klar an Ingenieure und nicht-technische Stakeholder.
- Sie lehren und schulen Ingenieure und Analysten in Datenengineering, Analyse und Prognosemethoden durch Workshops, Pair Programming, Design-Reviews und Feedback zur Code-Qualität.
- Sie treiben Entscheidungen zur AWS- und Databricks-Infrastruktur voran, die für die Datenbereitstellung relevant sind, einschließlich Pipelines und Kostenbewusstsein in der Cloud.
- Sie identifizieren und führen KI-Tools ein, die die Analyse, die Produktivität der Entwicklung und die Datenqualität verbessern.
Ihr Profil
- Sie arbeiten bereits auf Staff Engineer-Niveau (oder gleichwertig) mit nachgewiesener technischer Führung über Teams hinweg und kombinieren starke Ingenieurtiefe mit analytischer Strenge.
- Sie haben umfangreiche Erfahrung mit Python und Spark in Produktionsumgebungen sowie mit relationalen und NoSQL-Datenbanken und modernen Tabellenformaten wie Delta Lake, Iceberg oder Parquet.
- Sie führen komplexe Datenanalysen durch und forschen an Prognosemodellen und bewerten diese rigoros, anstatt nur den Ergebnissen zu vertrauen.
- Sie haben Batch- und Streaming-Architekturen entworfen, idealerweise mit Kafka, RabbitMQ oder CDC-Tools wie Debezium, einschließlich Liefersemantiken und Schemaentwicklung.
- Sie haben umfangreiche Erfahrung mit AWS und verstehen, wie die Cloud-Infrastruktur die Datenbereitstellung beeinflusst. Kubernetes und Dagster sind von Vorteil.
- Sie sind KI-affin und erkunden und wenden aktiv KI-Tools und -Techniken in Ihrer täglichen Arbeit an.
- Sie kommunizieren proaktiv und klar, schriftlich und im Gespräch, und helfen Teams, eine gemeinsame Richtung zu finden.
- Erfahrung mit E-Mobilität, Energie oder Mobilitätsdaten ist von Vorteil.
- Sie sprechen fließend Englisch; Deutsch ist von Vorteil.
Warum wir?
- Remote First: Egal, ob Sie lieber von zu Hause aus arbeiten, Co-Working-Spaces in Deutschland nutzen oder in unserem modernen Hauptsitz in Köln sein möchten – wir unterstützen alle Arbeitsstile.
- Gut ausgestattet: Um sicherzustellen, dass Sie alles haben, was Sie in Ihrem Homeoffice benötigen, stellen wir die entsprechende Hardware zur Verfügung. Nach Ihrer Probezeit erhalten Sie auch ein Budget für ergonomische Büroausstattung.
- Flexibilität: Sie können Ihre Arbeitszeiten flexibel gestalten. Mit einer Kernarbeitszeit von 9:00 bis 12:00 haben Sie viel Freiheit, um Arbeit und Privatleben in Einklang zu bringen. Mit unserem Workation Worldwide-Programm können Sie bis zu 60 Tage pro Jahr von überall innerhalb ±4 Stunden der deutschen Zeitzone remote arbeiten.
- Benefits à la carte: Mit Probonio können Sie Ihre Vorteile jeden Monat neu gestalten: Nutzen Sie Ihr Budget für Essenszuschüsse, Kinderbetreuungsunterstützung, Gutscheine oder buchen Sie Ihre Urban Sports Club-Mitgliedschaft – alles einfach über die App verwaltet.
- Freizeit & Erholung: Sie profitieren von 32 Tagen bezahltem Urlaub pro Jahr. Außerdem sind Heiligabend und Silvester vollständig frei. Mit unserem Culture Day können Sie auch einen Tag freinehmen, der Ihnen persönlich wichtig ist – absichtlich und individuell.
- Unternehmensweiter Bonus: Unser Shared Success Plan stärkt eine gemeinsame Ergebnisorientierung, indem der Unternehmenserfolg transparent und fair mit allen geteilt wird.
- Mobilität & Nachhaltigkeit: Durch FINN JobAuto können Sie Ihr eigenes Elektrofahrzeug zu attraktiven Konditionen leasen. Sie können auch vom Fahrradleasing profitieren.
- Teamgeist: Unsere Teams treffen sich einmal pro Tertial persönlich zum Brainstorming, Workshops und natürlich für unsere beliebten Sommer- und Winterveranstaltungen.
- Gesundheit am Arbeitsplatz: Wir unterstützen Sie mit Urban Sports Club, Lebenscoaching-Programmen und zusätzlichen Angeboten, um Ihnen zu helfen, fit und stressfrei in Ihrem Arbeitsalltag zu bleiben.
- Hunde-freundlicher Hauptsitz: Ihr vierbeiniger Freund ist im Büro willkommen – bringen Sie Ihren Hund zur Arbeit!
- Und mehr: 20% Beitrag zu Ihrer betrieblichen Altersvorsorge, Zugang zu unserem attraktiven Corporate Benefits-Portal und viel Spaß – „Gemeinsam Freude wecken“ ist aus gutem Grund einer unserer zentralen Unternehmenswerte.
Beschäftigungsart: Vollzeit, 40 Stunden, unbefristet
In unserem Unternehmen ist jeder willkommen - unabhängig von Geschlecht, Geschlechtsidentität, Behinderung, ethnischem Hintergrund, Nationalität, Religion, Glauben, Alter oder sexueller Orientierung. Was am wichtigsten ist, ist, dass Sie gut in unser Team passen.
Staff Engineer Data & Intelligence (all genders) Arbeitgeber: chargecloud GmbH
Als Arbeitgeber im Bereich E-Mobility bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und Teamgeist fördert. Unsere flexible Arbeitsweise, die von Remote-Optionen bis hin zu modernen Büros in Köln reicht, ermöglicht es dir, Beruf und Privatleben optimal zu vereinen. Zudem unterstützen wir deine persönliche und berufliche Entwicklung durch vielfältige Benefits und Gesundheitsangebote, während du Teil eines engagierten Teams wirst, das Wert auf eine positive Unternehmenskultur legt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Engineer Data & Intelligence (all genders) 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 chargecloud GmbH 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 Staff Engineer Data & Intelligence (all genders) 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 Staff Engineer Data & Intelligence (all genders) bei chargecloud GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei chargecloud GmbH 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 chargecloud GmbH entscheidend sein!