Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe ein kleines Team von Data Engineers und baue skalierbare Datenpipelines auf.
- Unternehmen: Innovatives Fintech-Unternehmen, das kleinen und mittelständischen Unternehmen Finanzierungslösungen bietet.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, medizinische Versicherung und Zugang zu internen Konferenzen.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und hervorragende Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte eine moderne Datenplattform und nutze cutting-edge Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer und starke Kenntnisse in Snowflake.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Company Background
Our client is a U.
S.-based fintech company providing financing solutions to small and medium-sized businesses.
Founded in 2006, the company operates as both a direct lender and a financing marketplace, having deployed more than $10 billion in growth capital to support over 65,000 businesses across the United States.
Its technology- and data-driven solutions help business owners access funding quickly and efficiently.
Project Description
The project focuses on transforming and scaling a modern data platform.
The team is building a Snowflake-based data platform and converting existing Alteryx workflows into governed, production-ready data products.
The initial phase is focused on Treasury and Finance, with additional business domains planned for future phases.
- Technologies
- Snowflake
- dbt
- Fivetran
- Dagster/Airflow
- Metric Flow
- SQL and Data Modeling
- Cursor and LLM-based Development Tools
- Data Quality and Monitoring Tools
- What You’ll Do
- Provide technical leadership to a small team of Data Engineers;
- Support the implementation of the target data architecture;
- Design and build scalable data pipelines and data products on Snowflake;
- Develop and maintain dbt models and transformation workflows;
- Use Dagster or Airflow to orchestrate data workflows;
- Review technical designs and contribute to engineering decisions;
- Collaborate with BI teams to understand and migrate existing Alteryx business logic;
- Partner with Data Governance teams on data quality, business definitions, and critical data elements;
- Validate outputs, investigate data issues, and troubleshoot complex logic gaps;
- Mentor engineers and help establish strong engineering practices;
- Leverage AI-assisted development tools, such as Cursor and LLMs, to improve engineering productivity;
- Job Requirements
- 5+ years of experience as a Data Engineer;
- Strong hands-on experience with Snowflake;
- Advanced hands-on experience with dbt;
- Experience with Dagster, Airflow, or similar orchestration platforms;
- Strong background in modern data architecture and data engineering;
- Experience with data quality, monitoring, and observability;
- Ability to lead technical discussions and mentor engineers;
- Experience collaborating across Engineering, BI, and Data Governance teams;
- Comfortable using AI-assisted software development tools;
- English proficiency at B2 level or higher;
- Snowflake certification is preferred;
- Availability to maximize overlap with U. S. Central Time working hours, especially from 2:00 p. m. CT onward, is a strong plus;
- What Do We Offer
The global benefits package includes
- Resources and opportunities for self-education in technical and non-technical areas;
- Access to internal conferences and meetups for knowledge sharing and learning from industry experts;
- Medical insurance;
- Sports activities to promote a healthy lifestyle;
- Flexible work options, including remote and hybrid opportunities;
- Referral program for bringing in new talent;
- Work anniversary program.
- #J-18808-Ljbffr
Lead Data Engineer (Business Financing) Arbeitgeber: Coherent Solutions
Unser Kunde ist ein globaler Marktführer im Bereich Zugangslösungen und Smart Home-Technologien, der seinen Mitarbeitern ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf Innovation und Teamarbeit fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung durch umfassende Schulungsprogramme und Mentoring. Die flexible Arbeitsweise, einschließlich Remote- und Hybridoptionen, sowie ein attraktives Gesundheits- und Sportangebot machen diesen Arbeitgeber besonders attraktiv für talentierte iOS-Entwickler, die in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld arbeiten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Engineer (Business Financing) 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 Coherent Solutions 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 Lead Data Engineer (Business Financing) 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 Lead Data Engineer (Business Financing) bei Coherent Solutions gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Coherent Solutions 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 Coherent Solutions entscheidend sein!
