Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines und verbessere ML-Modelle für AdTech.
- Unternehmen: Decentriq, ein aufstrebendes Unternehmen in der Daten-Technologie mit einem kollaborativen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, viele Möglichkeiten zur Selbstentwicklung und ein flexibles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit wachsender Verantwortung und exzellenten Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Datenengineering und dem Aufbau robuster Datenpipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Decentriq is the rising leader in data‑clean‑room technology. With Decentriq, advertisers, retailers, and publishers securely collaborate on 1st‑party data for optimal audience targeting and campaign measurement. Headquartered in Zürich, Decentriq is trusted by renowned institutions in the DACH market and beyond, such as RTL Ad Alliance, Publicis Media, and PostFinance.
Our analytics & ML pipelines are the heartbeat of this platform. Built in Python (pandas) and Apache Spark, they run either in Databricks workspaces or on our own Spark clusters deployed inside confidential‑computing enclaves. We are looking for a Senior Software / Data Engineer (≥ 80 %, start as soon as possible) to take end‑to‑end ownership of these pipelines, raise their resilience to the next level, and push the boundaries of privacy‑preserving machine‑learning for AdTech. The role can be fully remote (± 4 h CET) or based in our Zürich/Berlin office.
Would you like to help us make the advertising industry ready for the 1st‑party era? Then we’d love to hear from you!
Tasks
- Own, Design & Operate Data Pipelines – Take full responsibility for all pandas‑ and Spark‑based pipelines, from development through production and monitoring.
- Advance our ML Models – Improve and productionise models for AdTech use‑cases such as look‑a‑like modelling, audience expansion, and campaign measurement.
- Engineer for the Invisible – Because data inside confidential enclaves is literally invisible (even to root), build extra‑robust validation at the data source, exhaustive test coverage, and self‑healing jobs to guarantee reliability.
- Collaborate Cross‑Functionally – Work closely with data scientists, backend engineers (Rust), and product teams to ship features end‑to‑end.
- AI‑Powered Productivity – Leverage LLM‑based code assistants, design generators, and test‑automation tools to move faster and raise the quality bar. Share your workflows with the team.
- Drive Continuous Improvement – Profile, benchmark, and tune Spark workloads, introduce best practices in orchestration & observability, and keep our tech stack future‑proof.
Requirements
- (Must have) Bachelor/Master/PhD in Computer Science, Data Engineering, or a related field and 5+ years of professional experience.
- (Must have) Expert‑level Python plus solid hands‑on experience with pandas, PySpark/Scala Spark, and distributed‑data processing.
- (Must have) Proven track record building resilient, production‑grade data pipelines with rigorous data‑quality and validation checks.
- (Must have) Experience running workloads in Databricks , Spark on Kubernetes, or other cloud/on‑prem big‑data platforms.
- (Plus) Working knowledge of ML lifecycle and model serving; familiarity with techniques for audience segmentation or look‑a‑like modelling is a big plus.
- (Plus) Exposure to confidential computing , secure enclaves, homomorphic encryption, or similar privacy‑preserving tech.
- (Plus) Rust proficiency (we use it for backend services and compute‑heavy client‑side modules).
- (Plus) Data‑platform skills: operating Spark clusters, job schedulers, or orchestration frameworks (Airflow, Dagster, custom schedulers).
Benefits
- Join Decentriq's Engineering team as an individual contributor and earn growing responsibilities.
- Being able to create, shape, and benefit from a young company.
- An amazing and fun team that is distributed all over Europe.
- Competitive salary.
- A lot of opportunities for self‑development.
Senior Software Engineer - Distributed Systems Arbeitgeber: Decentriq
Decentriq ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer flexiblen Remote-Arbeitsoption oder der Möglichkeit, in unseren Büros in Zürich oder Berlin zu arbeiten, fördern wir eine kollaborative und unterstützende Unternehmenskultur. Unsere Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Gehältern, zahlreichen Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung und der Chance, an spannenden Projekten im Bereich datenschutzfreundlicher Technologien mitzuarbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Software Engineer - Distributed Systems erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von Decentriq in Kontakt zu treten. Frag sie nach ihren Erfahrungen und zeig dein Interesse an der Unternehmenskultur.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, Pandas und Spark auffrischst. Mach ein paar Coding-Challenges, um sicherzustellen, dass du bereit bist, deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
✨Tipp Nummer 3
Zeig deine Leidenschaft für datengestützte Lösungen! Bereite ein kleines Projekt oder eine Fallstudie vor, die zeigt, wie du ML-Modelle verbessert hast oder wie du Datenpipelines optimiert hast. Das wird uns beeindrucken!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Und vergiss nicht, ein paar Punkte darüber zu teilen, warum du bei Decentriq arbeiten möchtest!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Software Engineer - Distributed Systems mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also sei authentisch in deinem Lebenslauf. Zeig uns, was dich begeistert und warum du Teil unseres Teams werden möchtest. Ein paar persönliche Worte können einen großen Unterschied machen!
Mach es übersichtlich:Halte deinen Lebenslauf klar und strukturiert. Verwende Bullet Points, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast und wie du zu uns passt.
Technische Skills betonen:Da wir im Bereich Data Engineering arbeiten, solltest du deine technischen Fähigkeiten besonders hervorheben. Zeig uns deine Erfahrung mit Python, Pandas und Spark – das sind die Tools, die wir lieben!
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um bei uns zu landen, ist über unsere Website. Dort kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt an die richtigen Leute geht. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Decentriq vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die Decentriq verwendet, insbesondere Python, pandas 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
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du resiliente Datenpipelines gebaut und ML-Modelle verbessert hast. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst und anwenden kannst.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit Data Scientists und Backend Engineers wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du cross-funktional gearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Kultur bei Decentriq zu erfahren. Stelle Fragen zur Zusammenarbeit im Team und zu den Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung. Das zeigt dein Interesse an der Firma und hilft dir, herauszufinden, ob es gut zu dir passt.