Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle technische Lösungen für Kunden und optimiere AI-gestützte Workflows.
- Unternehmen: Innovative Finanzdatenplattform mit einem dynamischen Team von Produktentwicklern.
- Vorteile: 100% Gesundheitsversicherung, flexible Urlaubsregelung und bezahlte Elternzeit.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit regelmäßigen Teamevents und voller Transparenz.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenlösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in einer technischen Rolle mit Kundenkontakt und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Standard Metrics is an AI-driven financial data platform that helps investors and their portfolio companies make more informed, forward-looking decisions with automated reporting and benchmarking tools.
We’re a team of optimistic product builders on a mission to accelerate innovation in the private markets.
Standard Metrics is backed by 8VC and Spark Capital, along with other leading VCs and angels, and is currently a trusted partner for many of the top VC/PE firms in the world.
Come Build With Us
The Data Solutions Engineer sits at the intersection of Customer Experience and Engineering at Standard Metrics.
You'll be the dedicated technical owner for customer-facing data workflows, integrations, and AI-driven automation, while working across a book of customers to understand their data problems and build solutions that make Standard Metrics stickier and more impactful in their day-to-day workflows.
This is not a pure engineering role, and it's not a pure customer-facing role.
You'll need both the technical depth to architect and execute solutions across APIs, SQL, data pipelines, and AI tooling, as well as the communication skills to work directly with customers to diagnose needs, set expectations, and deliver results.
You'll be deeply embedded with our Data Solutions and Customer Success teams, acting as a technical extension of the customer.
This role is a foundational hire for a nascent services function at Standard Metrics.
There's no established playbook here - you'll help write it.
If you're energized by ambiguity, by the prospect of defining what “technical services” looks like for a product like ours, and by building something that didn’t exist before, this is that opportunity.
- What You’ll Do
- Partner directly with customers to identify data challenges and design technical solutions - connecting data sources, configuring integrations, automating recurring workflows, and deploying custom reports
- Deploy and optimize AI-powered tools and workflows for customers; educate customers and internal teams on prompt engineering, LLM capabilities, and best practices for leveraging AI in their data operations
- Build and extend internal tooling (importers, parsers, and reporting pipelines) to reduce manual burden on the Customer Experience team and improve platform reliability
- Execute bespoke data operations such as custom SQL reports, bulk data operations, and backend queries for customers with unique data needs
- Own API schemas, ingestion cadence, error handling, Snowflake data shares, and database connections
- Identify repeatable patterns across customers and translate them into product requirements, filing tickets and partnering with Engineering to productize solutions
- Support internal engineering workflows as a secondary function by helping to triage and resolve quality-of-life bugs and enhancements that are too small for core Engineering but directly impact the Customer Experience team and customers
- Carry a light book of data parsing work alongside your teammates to stay grounded in the team's day-to-day workflows and build supporting solutions
- What You’ll Bring
- 3–5+ years of experience in a technical role with a customer-facing component - solutions engineering, data engineering, technical account management, or similar
- Strong SQL skills and ability to write complex queries, perform ad-hoc data analysis, and work with relational data models
- Proficiency in Python for scripting, data manipulation, and workflow automation
- Hands‑on experience with REST APIs: designing, consuming, and debugging integrations
- Genuine curiosity about AI. Experience with prompt engineering, LLM-based workflows, or AI-forward tooling is a strong plus
- Willingness to travel up to 60% of the time to work on‑site with customers
- Familiarity with modern data infrastructure such as Snowflake, dbt, or similar data warehouse and pipeline tools
- Strong communication and ability to translate technical concepts clearly for non‑technical stakeholders
- Experience in B2B Saa S, ideally in fintech, venture capital, or private markets
- High ownership mentality. You identify problems proactively and drive solutions without waiting to be asked
- Confidence operating in ambiguity. You don't need a fully defined playbook to get started, and you're energized rather than unsettled by the prospect of helping build one
- Bonus: experience with data integration tools (Zapier, n8n, Make, or similar), exposure to fund accounting and investment data workflows, or experience configuring MCP servers and AI agents
- Finance and/or Computer Science degree strongly preferred
- Health and dental insurance : We cover you and your dependents' medical/dental/vision insurance 100% in the USA.
Internationally we match local health coverage for you and your family.
• Flexible vacation : Take time off when you need it!
We find most employees take 3-4 weeks in addition to holidays, but there are no firm rules.
We trust our employees to know what's best for them.
- Paid parental leave: 12 weeks of paid leave for all new parents in the USA. Internationally we match parental leave standards in your area.
- Complete transparency: Everyone has full access to business metrics and financial information about the company.
- Regular offsites: While we are a remote‑first company and build our communication, processes, and structures with a dispersed workforce in mind, we also love getting the team together.
On a recurring basis, we fly the whole team out to an exciting destination to plan, bond, and innovate.
We are an equal opportunity employer and do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status.
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Data Solutions Engineer Arbeitgeber: Doist
Keyfactor ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in der Schweiz (Zürich) oder im Vereinigten Königreich (Remote) eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und strategischen Partnerschaften fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig einen bedeutenden Beitrag zum Unternehmenswachstum zu leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Solutions 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 Doist 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 Data Solutions 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 Data Solutions Engineer bei Doist gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Doist 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 Doist entscheidend sein!