Senior Data Pipeline Engineer - Freelance (80-100%, remote/Zurich/Berlin)

Senior Data Pipeline Engineer - Freelance (80-100%, remote/Zurich/Berlin)

Lausanne Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Decentriq

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines mit modernster Technologie.
  • Unternehmen: Decentriq, ein führendes Unternehmen in der Daten-Clean-Room-Technologie.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen in einem flexiblen Arbeitsumfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Werbebranche mit 1st-Party-Daten revolutionär.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Python und Spark sowie im Aufbau robuster Datenpipelines.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Decentriq ist der aufstrebende Marktführer in der Technologie von Datenräumen. Mit Decentriq arbeiten Werbetreibende, Einzelhändler und Verlage sicher mit 1st-Party-Daten zusammen, um die Zielgruppenansprache und Kampagnenmessung zu optimieren. Unser Hauptsitz befindet sich in Zürich, und Decentriq wird von renommierten Institutionen im DACH-Markt und darüber hinaus, wie RTL Ad Alliance, Publicis Media und PostFinance, vertraut.

Unsere Analytics- und ML-Pipelines sind das Herzstück dieser Plattform. Sie sind in Python und Apache Spark gebaut und laufen in Databricks-Workspaces. Wir suchen einen Senior Data Pipeline Engineer (Freelancer, ≥ 80 %, Beginn so schnell wie möglich) für 6 Monate (mögliche Umwandlung in eine Festanstellung), um unser Team während einer Hochphase aufgrund der Kundennachfrage zu unterstützen. Die Rolle kann vollständig remote (± 4 h CET) oder in unserem Büro in Zürich/Berlin ausgeübt werden.

Aufgaben:

  • Eigentum, Design, Aufbau & Betrieb von Datenpipelines – Übernehmen Sie die Verantwortung für unsere auf Spark basierende Pipeline, von der Entwicklung über die Produktion bis hin zur Überwachung.
  • Verbesserung unserer ML-Modelle – Verbessern und produktiv einsetzen von Modellen für AdTech-Anwendungsfälle wie Lookalike-Modellierung und Demografiemodellierung.
  • KI-gestützte Produktivität – Nutzen Sie LLM-basierte Code-Assistenten, Design-Generatoren und Testautomatisierungstools, um schneller voranzukommen und die Qualitätsstandards zu erhöhen. Teilen Sie Ihre Arbeitsabläufe mit dem Team.
  • Kontinuierliche Verbesserung vorantreiben – Profilieren, Benchmarking und Abstimmung von Spark-Workloads, Einführung von Best Practices in Orchestrierung und Beobachtbarkeit sowie Sicherstellung der Zukunftsfähigkeit unseres Tech-Stacks.

Voraussetzungen:

  • Must have – Bachelor/Master/PhD in Informatik, Datenengineering oder einem verwandten Bereich und 5+ Jahre Berufserfahrung.
  • Must have – Expertenkenntnisse in Python und PySpark/Scala Spark.
  • Must have – Nachweisbare Erfolge beim Aufbau robuster, produktionsreifer Datenpipelines mit strengen Datenqualitäts- und Validierungsprüfungen.
  • Must have – Fähigkeiten in der Datenplattform: Betrieb von Spark-Clustern, Job-Schedulern oder Orchestrierungsframeworks (Airflow, Dagster, benutzerdefinierte Scheduler).
  • Plus – Praktische Kenntnisse des ML-Lebenszyklus und des Modellbetriebs; Vertrautheit mit Techniken zur Zielgruppensegmentierung oder Lookalike-Modellierung ist ein großer Vorteil.
  • Plus – Rust-Kenntnisse (wir verwenden es für Backend-Services und rechenintensive clientseitige Module).

Vorteile:

  • Wettbewerbsfähige Sätze.
  • Eigenverantwortung statt nur Ausführung.
  • Ein erstaunliches und unterhaltsames Team, das über ganz Europa verteilt ist.

Senior Data Pipeline Engineer - Freelance (80-100%, remote/Zurich/Berlin) Arbeitgeber: Decentriq

Decentriq ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit fördert das Unternehmen eine Kultur des Wissensaustauschs und der kontinuierlichen Verbesserung. Die flexible Remote-Arbeitsoption und die Zusammenarbeit mit renommierten Institutionen machen Decentriq zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte im Bereich Data Engineering.

Decentriq

Kontaktdaten:

Decentriq Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Pipeline Engineer - Freelance (80-100%, remote/Zurich/Berlin) erhalten könnten

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Erfahrungen und zeig dein Interesse an der Data-Pipeline-Welt. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können!

Zeig deine Skills in einem Projekt!

Erstelle ein kleines Projekt oder eine Demo, die deine Fähigkeiten in Python und Spark zeigt. Teile das auf GitHub oder in deinem Portfolio. So können potenzielle Arbeitgeber direkt sehen, was du drauf hast und wie du Probleme löst.

Bereite dich auf technische Interviews vor!

Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Data Pipeline Engineers vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir wissen, dass technische Interviews knifflig sein können, aber mit der richtigen Vorbereitung rockst du das!

Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wenn du denkst, dass du zu uns passt, zögere nicht! Bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein echtes Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns gemeinsam die Werbebranche revolutionieren!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Pipeline Engineer - Freelance (80-100%, remote/Zurich/Berlin) mit Bravour zu bestehen

Python
PySpark
Scala
Spark
Data Engineering
Data Pipeline Development
Data Quality Assurance

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!:Wenn du dich bewirbst, zeig uns, wer du wirklich bist. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Senior Data Pipeline Engineer brennst. Authentizität kommt immer gut an!

Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben fehlerfrei sind. Wir lieben es, wenn alles ordentlich und professionell aussieht. Ein paar kleine Tippfehler können einen großen Unterschied machen!

Zeig deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du mit Python und Spark gearbeitet hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du unser Team unterstützen kannst.

Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns landet und wir dich zügig kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Decentriq vorbereitet

Verstehe die Technologie

Mach dich mit den Technologien vertraut, die Decentriq verwendet, insbesondere mit Python und Apache Spark. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch praktische Erfahrungen in der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines hast.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst und Verbesserungen in deinen Pipelines implementiert hast.

Zeige deine Teamfähigkeit

Da das Team verteilt ist, ist es wichtig, dass du deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit unter Beweis stellst. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Fragen stellen

Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen. Zeige dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen, indem du nach den aktuellen Herausforderungen fragst, mit denen das Team konfrontiert ist, oder nach den zukünftigen Entwicklungen in der Datenpipeline-Technologie.