Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die nächste Generation der Dateninfrastruktur zur Betrugsprävention.
- Unternehmen: Werde Teil von Delivery Hero, einem führenden Unternehmen im Bereich Essenslieferung.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, Bildungsbudget und Gesundheitsförderung.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell und großartige Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Finanzlösungen und unterstütze Millionen von Nutzern.
- Qualifikationen: Erfahrung in Cloud-Datenengineering und Streaming-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 9 - 9 € pro Stunde.
Wir suchen einen Senior Data Engineer, der dabei hilft, die nächste Generation der Datenbasis zur Betrugsprävention aufzubauen. Seien Sie Teil des Aufbaus des finanziellen Rückgrats von Delivery Hero. Sie entwickeln Produkte, die Millionen von Kunden und Händlern unterstützen, von nahtlosen Zahlungen bis hin zu innovativen Finanzlösungen wie Wallets und Krediten. Ihre Arbeit wird unseren Weg zur Rentabilität unterstützen, indem sie finanzielle Flexibilität für die Nutzer schafft und reibungslose Transaktionen in unseren Märkten ermöglicht.
Unsere auf Flink basierende Streaming-Plattform liefert bereits Echtzeit-Betrugssignale. In dieser Rolle werden Sie Historisierungsfähigkeiten, Batch-Pipelines, ein Datenqualitätsframework und Observability-Tools aufbauen und verbessern, um Betrugsdaten zuverlässig, nachvollziehbar und einfach zu nutzen für Regelbewertungen, Modelltraining, Inferenz und Backtesting zu machen.
Sie arbeiten eng mit den Teams für Data Science und Engineering zusammen und übernehmen den gesamten Lebenszyklus dieser Datenlösungen, von der Planung und Entwicklung bis zum Betrieb und zur kontinuierlichen Verbesserung.
- Erstellen Sie genaue, zeitpunktgenaue Datensätze für das Modelltraining, Backtesting und Analysen.
- Entwerfen und bauen Sie skalierbare Batch-Pipelines, die unsere bestehende Flink-basierte Streaming-Plattform ergänzen.
- Entwickeln Sie robuste Kontrollen für Datenvollständigkeit, Frische, Anomalieerkennung, Abgleich und Genauigkeit der Geschäftslogik.
- Erstellen Sie Observability-Funktionen, die Pipeline-Fehler, Datenabweichungen und Qualitätsprobleme aufdecken, bevor sie sich auf nachgelagerte Modelle oder Betrugsregeln auswirken.
- Arbeiten Sie mit Data Scientists und Fraud Ops zusammen, um Betrugspräventionsanwendungsfälle in skalierbare, resiliente Datenprodukte zu übersetzen und dabei die Konsistenz zwischen Batch- und Echtzeitverarbeitung zu wahren.
Qualifikationen:
- Cloud Data Engineering: Erfahrung im Aufbau von Produktionsdatenpipelines mit Python, Airflow, dbt und BigQuery auf GCP oder AWS.
- Stream Processing: praktische Erfahrung mit Apache Flink oder einem ähnlichen Framework, einschließlich Ereigniszeit, Zustand, Checkpointing und verspätet eintreffenden Daten.
- Data Science Enablement: ein starkes Verständnis für Merkmalsvorbereitung, Modelltraining, Backtesting und Inferenz-Workflows.
- Datenqualität und Observability: Erfahrung im Aufbau von Validierungsframeworks, Überwachung, Alarmierung und Datenherkunft für Produktionssysteme.
- Engineering Ownership: eine Erfolgsbilanz im Besitz von Datenlösungen von der Planung und Implementierung bis hin zu Bereitstellung und Betrieb.
Wir bieten 27 Tage Urlaub mit einem zusätzlichen Tag im 2. und 3. Jahr der Betriebszugehörigkeit. Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung Ihrer Karriere: 1.000 € Bildungsbudget, Sprachkurse, Unterstützung für Eltern und Zugang zur Udemy Business-Plattform, um eine Vielzahl von Online-Kursen zu erkunden. Gesundheitschecks, Meditationsangebote und Zuschüsse für Fitnessstudios sind ebenfalls Teil unseres Angebots.
Wir glauben, dass Vielfalt und Inklusion entscheidend sind, um nicht nur ein aufregendes Produkt, sondern auch ein großartiges Kunden- und Mitarbeitererlebnis zu schaffen. Daher diskriminieren wir nicht aufgrund von Rassenidentitäten, religiösen Überzeugungen, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlechtsidentitäten oder -ausdrücken, sexuellen Orientierungen, Alter, Familienstand oder Behinderungsstatus. Wir ermutigen Sie, uns mitzuteilen, wenn Sie besondere Unterstützung benötigen, um ein reibungsloses Interviewerlebnis zu gewährleisten.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Delivery Hero
Als Principal Product Manager bei Delivery Hero in Berlin haben Sie die Möglichkeit, Teil eines dynamischen Teams zu werden, das innovative Lösungen im Bereich Quick Commerce entwickelt. Wir bieten eine unterstützende Arbeitskultur mit umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten, einem hybriden Arbeitsmodell und attraktiven Zusatzleistungen wie einem Bildungsbudget und Gesundheitsförderung. Genießen Sie 27 Urlaubstage und profitieren Sie von einem inspirierenden Arbeitsumfeld in einer der aufregendsten Städte Europas.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer 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 Delivery Hero 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 Senior Data Engineer 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 Senior Data Engineer bei Delivery Hero gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Delivery Hero 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 Delivery Hero entscheidend sein!
