Data Engineer

Data Engineer

Berlin Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Coda

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und leite große Datensysteme für Echtzeit- und ETL-Datenpipelines.
  • Unternehmen: Superhuman, die innovative AI-Plattform zur Steigerung der Produktivität.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Wachstums- und Mentoring-Möglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Architektur unserer Datenplattform und beeinflusse die Produktentwicklung.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und großen verteilten Systemen erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Über Superhuman

Grammarly ist jetzt Teil von Superhuman, der KI-Produktivitätsplattform mit der Mission, das übermenschliche Potenzial in jedem zu entfalten. Die Superhuman-Suite von Apps und Agenten bringt KI dorthin, wo Menschen arbeiten, und integriert sich mit über 1 Million Anwendungen und Websites. Die Produkte des Unternehmens umfassen die Schreibassistenz von Grammarly, die kollaborativen Arbeitsbereiche von Superhuman Docs, das Postfachmanagement von Mail und Go, den proaktiven KI-Assistenten, der den Kontext versteht und automatisch Hilfe leistet. Gegründet im Jahr 2009, befähigt Superhuman über 40 Millionen Menschen, 50.000 Organisationen und 3.000 Bildungseinrichtungen weltweit, unnötige Arbeiten zu eliminieren und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.

Die Gelegenheit

Um unsere ehrgeizigen Ziele zu erreichen, suchen wir einen Data Engineer, der unserem Data Enablement Engineering-Team beitritt und uns beim Aufbau einer erstklassigen Datenplattform unterstützt. Der Erfolg von Superhuman hängt von unserer Fähigkeit ab, täglich über 60 bis 70 Milliarden Ereignisse effizient zu erfassen und unsere Systeme zur Verbesserung unseres Produkts zu nutzen. Diese Rolle bietet eine einzigartige Gelegenheit, alle Aspekte des Aufbaus komplexer Softwaresysteme zu erleben, einschließlich der Mitgestaltung der Strategie, der Definition der Architektur und der Entwicklung und Bereitstellung in die Produktion.

Ihr Einfluss

Als Data Engineer im Data Enablement Engineering-Team werden Sie die Architektur und technische Strategie unserer Datenplattform gestalten und dabei Skalierbarkeit, Sicherheit und Effizienz über die Systeme der Datenverarbeitung sicherstellen. Sie entwerfen und leiten die Implementierung robuster, skalierbarer und zuverlässiger Systeme, die große Datenmengen verarbeiten und sowohl Produktmerkmale als auch datengestützte Entscheidungen im gesamten Unternehmen unterstützen. Ihre Arbeit wird Bereiche wie Echtzeit- und ETL-Datenpipelines, Cloud-Infrastruktur, Datenseen und Backend-Services umfassen. Diese Rolle erfordert die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Backend-Entwicklern, Analytics Engineering, Data Science Engineering und Machine Learning-Teams, um Initiativen voranzutreiben, die verschiedene Geschäftsergebnisse unterstützen.

In dieser Rolle werden Sie:

  • Die Architektur und Entwicklung großangelegter Systeme für Datenpipelines und Datenseen leiten, die Milliarden von täglichen Ereignissen verarbeiten.
  • Lösungen entwerfen und implementieren, die sicherstellen, dass Daten verfügbar, sicher und skalierbar sind, um Echtzeit- und Batch-Verarbeitung zu ermöglichen.
  • Hochrangige architektonische Entscheidungen über Systemdesign, Technologieauswahl und Plattformentwicklung treffen, um Skalierbarkeit und langfristige Nachhaltigkeit sicherzustellen.
  • Mit wichtigen Interessengruppen, wie Produktteams, Dateningenieuren, Backend-Entwicklern und ML-Ingenieuren, zusammenarbeiten, um Tools und Frameworks zu entwickeln, die Analysen, Produktmerkmale und datengestützte Workflows unterstützen.
  • Mit Geschäftspartnern wie Analytics Engineering, Data Science, Machine Learning und Produktteams zusammenarbeiten, um hochwirksame Datenprodukte zu erstellen, die geschäftskritische Funktionen, Forschung und Experimente mit einem Fokus auf Effizienz und Ausrichtung ermöglichen.
  • Mit der Führungsebene bei der Ausarbeitung des Charters und der technischen Roadmaps zusammenarbeiten.
  • Ingenieure in den Bereichen Backend-Infrastruktur und Datenengineering betreuen und eine Kultur der Zusammenarbeit und technischen Exzellenz fördern.

Qualifikationen

  • Erfahrung in großen verteilten Rechensystemen mit Fachkenntnissen in Datenengineering und Datenmodellierung.
  • Erfahrung in der Verwaltung von Live-Produktionsumgebungen, einschließlich Hochlastsystemen oder datenintensiven Workflows, mit einem Fokus auf Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit.
  • Experte in SQL und versiert in Technologien wie Spark, Kafka, Terraform und in mindestens einer Programmiersprache, die häufig im Datenengineering verwendet wird (z.B. Python, Scala oder Java).
  • Starkes Wissen über ETL/ELT-Designmuster, Orchestrierungstools (z.B. Airflow, dbt, Dagster) und Datenqualitätsframeworks.
  • Fähigkeit, skalierbare, sichere und wartbare Datenmodelle und Architekturen zu entwerfen sowie Verständnis für Datenverwaltung und Datenschutzbestimmungen (GDPR/CCPA).
  • Praktische Erfahrung mit modernen Datenspeichertechnologien (z.B. Delta Lake, Snowflake, BigQuery, Redshift).
  • Strategisches Denken, um zu bewerten, ob intern gebaut oder auf Drittanbieterlösungen zurückgegriffen werden soll, wobei das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und langfristiger Lebensfähigkeit sichergestellt wird.
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten, um über verschiedene Teams und Interessengruppen hinweg zu arbeiten, Geschäftsbedürfnisse in robuste Datenlösungen zu übersetzen und die Ausrichtung an technischen Zielen sicherzustellen.
  • Nachgewiesene Fähigkeit, unabhängig mit minimaler bis gar keiner Anleitung zu arbeiten, Aufgaben und Prioritäten über mehrere Projekte hinweg proaktiv zu verwalten, effizient zu analysieren und auszuführen, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten und in schnelllebigen, ergebnisorientierten Umgebungen zu gedeihen.

Unterstützung für Sie, beruflich und persönlich

  • Berufliches Wachstum: Wir stellen Menschen ein, denen wir vertrauen, und geben den Teammitgliedern die Autonomie, ihre beste Arbeit zu leisten. Wir unterstützen auch die berufliche Entwicklung mit Schulungen, Coaching und regelmäßigem Feedback.
  • Ein verbundenes Team: Superhuman baut ein Produkt, das Menschen hilft, sich zu verbinden, und wir wenden diese Denkweise auch auf unser eigenes Team an. Wir haben eine sehr kollaborative Kultur und nehmen uns Zeit, um unsere Kollegen und Erfolge mit globalen, lokalen und team-spezifischen Veranstaltungen und Programmen zu feiern.
  • Umfassende Vorteile: Superhuman bietet allen Teammitgliedern ein wettbewerbsfähiges Gehalt sowie ein Leistungspaket, das eine überlegene Gesundheitsversorgung umfasst. Wir bieten auch großzügige und definierte Freizeit, Catering-Mittagessen, Fitness- und Freizeitstipendien, Eintrittsvergünstigungen und mehr.
  • Umzugshilfe: Superhuman bietet umfassende Umzugshilfe, um Ihren Umzug nach Berlin reibungslos zu gestalten. Unser Paket umfasst Visahilfe, Zielservices, um Ihnen und Ihrer Familie zu helfen, sich bequem einzuleben, und einen Umzugsbonus, um zusätzliche Kosten wie vorübergehende Unterkünfte zu decken.

Vergütungsbereich: €91.000–€125.000

Wir ermutigen Sie zur Bewerbung

Bei Superhuman schätzen wir unsere Unterschiede und ermutigen alle – insbesondere diejenigen, deren Identitäten traditionell in Tech-Organisationen unterrepräsentiert sind – sich zu bewerben. Superhuman ist ein Unternehmen, das Chancengleichheit bietet. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse oder ethnischer Herkunft, Religion oder Glauben, Farbe, Geschlechtsausdruck oder -identität, sexueller Orientierung, sexueller Identität, nationaler Herkunft, Staatsbürgerschaft, Alter, Familienstand, Veteranenstatus, Behinderungsstatus, strafrechtlicher Verfolgung, Urteilen in einem Strafverfahren oder einer anderen durch das Gesetz geschützten Eigenschaft.

Data Engineer Arbeitgeber: Coda

Superhuman ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Freiheit gibt, innovativ zu sein und bedeutende Beiträge zur Produktentwicklung zu leisten. Mit einem starken Fokus auf berufliches Wachstum, einer kollaborativen Unternehmenskultur und umfassenden Vorteilen, einschließlich Unterstützung bei der Umsiedlung nach Berlin, bietet Superhuman eine einzigartige Gelegenheit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Vielfalt schätzt und fördert.

Coda

Kontaktdaten:

Coda Recruiting-Team

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 Coda 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

SQL
Problem-Solving Skills
Python
Communication Skills
Data Pipeline Development
Data Engineering
API Integration

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 Coda gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Coda 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 Coda entscheidend sein!