Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Engineers und arbeite an spannenden AI-Projekten.
- Unternehmen: Cognite, ein Vorreiter in der industriellen Digitalisierung mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Entwicklungsmöglichkeiten und Einfluss auf die Zukunft der Industrie.
- Weitere Informationen: Hohe Sichtbarkeit und Einfluss auf die Praxis des Datenengineerings in Europa.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und entwickle Talente in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und nachweisliche Erfolge in der Mitarbeiterentwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Cognite operiert an der Spitze der industriellen Digitalisierung und entwickelt KI- und Datenlösungen, die einige der schwierigsten und wirkungsvollsten Probleme der Welt lösen. Mit einem unvergleichlichen industriellen Erbe und einer umfassenden Suite von KI-Fähigkeiten beschleunigt Cognite die digitale Transformation zur Verbesserung der Betriebsabläufe.
Die europäische Delivery-Organisation von Cognite wächst sowohl in der Größe als auch in der technischen Ambition. Als Manager für Data Engineering werden Sie ein Team von Data Engineers leiten, entwickeln und halten, das an einigen der komplexesten industriellen KI-Projekte arbeitet. Dies ist keine reine Personalmanagement-Rolle; Sie werden eine bedeutende Lieferverpflichtung tragen — etwa 50% billable capacity — und an Kundenprojekten zusammen mit Ihrem Team arbeiten.
Wie Sie Ownership demonstrieren:
- People Development & Performance: Verantworten Sie die berufliche Entwicklung Ihrer Data Engineers, führen Sie strukturierte 1:1-Gespräche und Leistungsbewertungen durch. Identifizieren und beheben Sie proaktiv Kompetenzlücken.
- Delivery Accountability: Tragen Sie etwa 50% billable capacity an Kundenprojekten. Überprüfen Sie Statements of Work (SOWs) und bewerten Sie den Umfang sowie mögliche Risiken.
- Profession & Team Building: Tragen Sie zur Standardisierung der Lieferpraktiken bei und organisieren Sie professionelle Entwicklungssitzungen.
- AI-First Leadership: Modellieren und verstärken Sie AI-first-Lieferpraktiken in Ihrem Team.
Was wir suchen:
- Nachgewiesene praktische Erfahrung im Bereich Data Engineering — Produktionsqualität in Python, SQL, REST APIs und cloud-nativer Pipeline-Entwicklung.
- Mindestens ein Jahr Erfahrung mit der Plattform und den Produkten von Cognite.
- Fähigkeit zur Entwicklung von Menschen — nicht nur zur Verwaltung von Aufgaben.
- Starke operative Urteilsfähigkeit.
Starker Vorteil:
- Formale oder informelle Führungserfahrung.
- Tiefe Expertise in Cognite Data Fusion.
- Erfahrung in einem Value Delivery- oder professionellen Dienstleistungsumfeld.
- Erfolgreiche Einstellung von Talenten.
Warum diese Rolle:
- Hohe Sichtbarkeit innerhalb der europäischen Delivery-Organisation von Cognite.
- Bedeutender Einfluss auf die Praxis und Entwicklung des Data Engineering.
- Verantwortung für ein Team in einer kritischen Wachstumsphase.
Cognite setzt sich für die Schaffung eines vielfältigen und integrativen Arbeitsumfelds ein und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein.
Data Engineering Leader Arbeitgeber: Cognite
Cognite ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der industriellen Digitalisierung zu arbeiten und bedeutende AI- und Datenlösungen zu entwickeln. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamkultur fördert Cognite eine Umgebung, in der Mitarbeiter wachsen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich verbessern können. Die Position des Data Engineering Leaders bietet nicht nur die Chance, ein talentiertes Team zu leiten, sondern auch aktiv an herausfordernden Kundenprojekten mitzuwirken und somit einen direkten Einfluss auf die Zukunft der Industrie zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineering Leader 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 Cognite 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 Engineering Leader 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 Engineering Leader bei Cognite gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cognite 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 Cognite entscheidend sein!
