Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und skaliere Dateninfrastrukturen für unsere Analytics-Plattform.
- Unternehmen: Nansen, ein innovatives Unternehmen im Bereich Onchain-Analytik.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, bedeutende Beteiligungen und vollständige Remote-Arbeit.
- Weitere Informationen: Vollständige Remote-Arbeit mit jährlichen Retreats in aufregenden Städten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und echten Daten.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Python und Datenarchitekturen auf großer Skala.
Talent Wanted. For hazardous journey. Small wages , bitter cold, long months of complete darkness, constant danger, safe return doubtful. Honour and recognition in case of success. Fridtjof Nansen crossed the Arctic, going places no human had ever been. Together with our users, we're doing the same onchain: charting entirely new territory. Nansen is the onchain analytics platform traders and funds use to see what's actually happening on-chain. We label and track 500M+ blockchain addresses, the largest such dataset in the industry. Our mission: Surface the signal and create winners. This seat also comes with a defined runway: you'll start as an IC, with a clear path to Engineering Manager within 12–18 months for the right person.
What you'll do at Nansen
- You work with data engineers and ML engineers to build the data infrastructure that powers Nansen's customer-facing analytics product.
- Design, build, and scale data pipelines and infrastructure in ClickHouse, Postgres, Python, and dbt
- Run the pipelines behind 500M+ labeled addresses, moving terabytes of streaming and batch data every day
- Partner with crypto researchers, software engineers, and product to shape how data gets modeled, surfaced, and productized
- Own data quality, reliability, and observability end-to-end.
- At most analytics companies a wrong number is a support ticket. Here, it's a position someone took.
- Mentor other data engineers and raise the technical bar across the team
- Use AI tools and agents to move faster and cut the busywork out of your day
What we're looking for
- You've shipped and scaled high-performance data systems in production
- Deep expertise in SQL and Python, with real hands-on experience in dbt, ClickHouse, and Postgres
- Strong grasp of streaming data architectures, comfortable operating at genuine scale
- You work the full data stack: ingestion, transformation, storage, modeling, serving
- You already build with tools like Cursor, Claude Code, and MCPs
- You write clearly. This team is remote and async, so most decisions get made in writing
- Bonus: experience leading or managing projects in a smaller team, fluency in onchain data structures, Web3 technologies, and crypto markets
What we offer our crew
- Competitive salary.
- Meaningful equity.
- Real ownership in what you build
- Fully remote with support for in-person co-location
- Annual company retreat and team off-sites in Singapore, Bangkok, or Oslo, with flights and accommodation covered
- Unlimited AI tokens
- Your own OpenClaw for work
- Nansen Pro account: full access to the most detailed onchain data in the market
- Speed, ownership, curiosity, courage, transparency, simplicity
- A front-row seat (and a hand in building) the next chapter of finance
Work visa sponsorship is not provided for this role. Safe return doubtful. Honour and recognition in case of success.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data 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 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 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 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 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!
