Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein engagiertes Team, das eine sichere und skalierbare Datenzugangsplattform entwickelt.
- Unternehmen: Datadog, ein innovatives Unternehmen mit einer kreativen und kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Aktienoptionen, kontinuierliche Weiterbildung und ein unterstützendes Mentorenprogramm.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenpipelines und Teamführung, sowie Kenntnisse in AWS und Spark.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Sie werden ein kleines, praktisches Ingenieurteam leiten, das die sichere, skalierbare Core Analytics Data Access Platform aufbaut, die Datadogs angewandte KI- und Analysefähigkeiten beschleunigt. Das Team ist verantwortlich für die Data Access Platform: eine einheitliche Schnittstelle, die es KI- und Analyseteams ermöglicht, produktionsbereite Datensätze zu entdecken und selbst zu bedienen, während die zugrunde liegenden Systeme abstrahiert und erforderliche rechtliche und Compliance-Schutzmaßnahmen eingebettet werden.
In dieser Rolle sind Sie für die technische Ausrichtung verantwortlich, tragen zum Design und Code bei und arbeiten eng mit Applied AI, Product Analytics und internen Plattformteams zusammen, um zuverlässige Datensätze und APIs für das Training und die Analyse von Modellen bereitzustellen. Diese Rolle balanciert die tägliche Ingenieuranleitung mit der langfristigen Plattformplanung.
Bei Datadog legen wir Wert auf unsere Bürokultur - die Beziehungen und die Zusammenarbeit, die sie aufbaut, und die Kreativität, die sie mit sich bringt. Wir arbeiten als hybrides Unternehmen, um sicherzustellen, dass unsere Datadogs eine Work-Life-Harmonie schaffen können, die am besten zu ihnen passt.
Was Sie tun werden:
- Leiten eines praktischen Ingenieurteams: Verwalten, betreuen und entwickeln Sie ein kleines Team von 2-4 Dateningenieuren (eine Mischung aus Senior und Junior) in Paris und NYC, um technische Exzellenz und Karriereentwicklung zu fördern.
- Technische Ausrichtung und Lieferung übernehmen: Definieren Sie Architektur, Ingenieurprioritäten und den Teamfahrplan für die Data Access Platform und treiben Sie die Implementierung skalierbarer, sicherer Datenpipelines und Plattformdienste voran.
- Zu Design und Code beitragen: Verbringen Sie erhebliche Zeit mit Codierung, Überprüfung und dem Versand kritischer Plattformkomponenten, um Leistung, Zuverlässigkeit und betriebliche Exzellenz sicherzustellen.
- Mit internen Stakeholdern zusammenarbeiten: Arbeiten Sie eng mit Applied AI, interner Produktanalyse, Produktmanagern und Plattformteams zusammen, um Datenverträge, APIs, SLAs, Beobachtbarkeit und kuratierte analytische Datensätze zu definieren.
- Daten Sicherheit, Governance und Zuverlässigkeit sicherstellen: Implementieren Sie Zugriffskontrollen, Herkunft, Überwachung und Compliance-Schutzmaßnahmen, um sicheres Modelltraining und wiederholbare Analyse-Workflows zu unterstützen.
- Plattform planen und skalieren: Entwickeln Sie Speicher-, Verarbeitungsframeworks, API-Muster und betriebliche Praktiken weiter, um eine breitere Nutzung zu ermöglichen und die Plattform auf einen größeren Umfang und Nutzung vorzubereiten.
Wer Sie sind:
- Praktischer Engineering-Manager, der es genießt, ein kleines Team zu leiten, während er ein aktiver Mitwirkender an Design und Code bleibt.
- Erfahren in Datenpipelines und großflächiger Datenverarbeitung, mit praktischer Erfahrung im Aufbau von ETL/ELT, Streaming- und/oder Batch-Workflows sowie Produktionsdatenserviceschichten.
- Praktisches Wissen über unseren Kernstapel: Produktionserfahrung mit AWS, Spark und Iceberg (oder gleichwertige Tabellenformate und Rechenframeworks).
- Kollaborativer Partner für Datenwissenschaftler und Analysten: nachweisliche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit angewandten ML-Teams, Datenwissenschaftlern und Analyseverbrauchern, um Daten für das Training und die Analyse von Modellen zu operationalisieren.
- Betrieblich stark: Erfahrung in der Definition von SLAs, dem Aufbau von Beobachtbarkeit, dem Betrieb von Vorfallreaktionen und der Durchsetzung von Daten-Governance in Produktionssystemen.
- Pragmatischer Architekt und Umsetzer: in der Lage, kurzfristige Lieferungen mit langfristiger Architektur in Einklang zu bringen und Abwägungen zu treffen, die die Produkt- und Plattformziele vorantreiben.
Datadog schätzt Menschen aus allen Lebensbereichen. Wir wissen, dass nicht jeder alle oben genannten Qualifikationen am ersten Tag erfüllt. Das ist in Ordnung. Wenn Sie leidenschaftlich an Technologie interessiert sind und Ihre Erfahrung erweitern möchten, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben.
Vorteile und Wachstum:
- Aktienoptionen für neue Mitarbeiter (RSUs) und Mitarbeiteraktienkaufplan (ESPP)
- Kontinuierliche berufliche Entwicklung, Produktschulung und Karriereplanung
- Mentoren- und Buddy-Programm für interne Vernetzung
- Eine inklusive Unternehmenskultur, Möglichkeit, unseren Community Guilds (Datadog-Mitarbeiter) beizutreten
Manager I, Engineering - Core Analytics Arbeitgeber: Datadog
Datadog ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und Kreativität geschätzt werden. Mit einem hybriden Arbeitsplatzmodell ermöglicht Datadog seinen Mitarbeitern, eine ausgewogene Work-Life-Harmonie zu schaffen, während kontinuierliche berufliche Entwicklung und Mentoring-Programme die persönliche und fachliche Entfaltung fördern. Die Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich Datenanalyse und KI zu arbeiten, macht Datadog zu einem attraktiven Ort für technikbegeisterte Talente in Paris und NYC.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Manager I, Engineering - Core Analytics 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 Datadog 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 I, Engineering - Core Analytics 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 I, Engineering - Core Analytics bei Datadog gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Datadog 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 Datadog entscheidend sein!
