Auf einen Blick
- Aufgaben: Build and maintain data pipelines using Fivetran and Snowflake, and create dashboards in Hex.
- Unternehmen: Arbor is revolutionizing the electricity marketplace with an AI-powered platform for better pricing.
- Vorteile: Competitive salary, meaningful equity, and flexible location with a focus on in-person collaboration.
- Weitere Informationen: Experience in energy markets is a plus but not required; genuine curiosity is valued.
- Warum dieser Job: Join a high-impact role in a lean team at a fast-growing startup focused on energy innovation.
- Qualifikationen: 3–6+ years in data engineering, strong dbt fundamentals, and hands-on experience with Snowflake.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Arbor ist dabei, einen intelligenten Elektrizitätsmarktplatz zu schaffen, um eine reichhaltige elektrische Zukunft zu ermöglichen. Unsere KI-gestützte Plattform aggregiert Nutzer, um Großhandelspreise freizuschalten, wechselt automatisch zwischen den besten Tarifen und optimiert die Nutzung in Echtzeit.
Wir suchen einen Data / Analytics Engineer, der die Dateninfrastruktur besitzt, die Arbor's Intelligenzschicht antreibt. Sie werden die Verbindung zwischen unseren Produktionssystemen und den Erkenntnissen sein, die Preisentscheidungen, Marktplatzleistungen und Kundenergebnisse steuern.
Was Sie tun werden:
- Aufbau und Wartung unserer Datenpipeline-Infrastruktur, einschließlich der Datenaufnahme über Fivetran und benutzerdefinierte Pipelines von unseren GCP-Produktionssystemen nach Snowflake.
- Verantwortung für unsere dbt-Transformationsschicht von Anfang bis Ende — Modellierung von Energiedaten, Kundenlebenszyklusereignissen, Marktplatzresultaten und Versorgungsraten in saubere, zuverlässige und gut dokumentierte Datenassets.
- Enge Zusammenarbeit mit Engineering, Betrieb und Führung, um Analysen zu liefern, die direkt Geschäftsentscheidungen informieren.
- Arbeiten in Hex zur Erstellung und Wartung von Dashboards, die umsetzbare Erkenntnisse für nicht-technische Stakeholder bereitstellen.
- Mitgestaltung, wie wir KI in unseren Datenworkflows nutzen — sei es durch Automatisierung der Datenqualitätsüberwachung oder Beschleunigung der Entwicklung mit KI-unterstütztem SQL und Python.
Was Sie mitbringen:
- 3–6+ Jahre Erfahrung in einer Rolle im Bereich Datenengineering oder Analytics Engineering, idealerweise in einem schnell wachsenden Startup oder in einem Bereich mit komplexen, Echtzeitdaten.
- Starke dbt-Grundlagen — Sie wissen, wie man Modelle entwirft, die wartbar sind.
- Praktische Erfahrung mit Snowflake, einschließlich Schema-Design und Abfrageleistung.
- Erfahrung in der Erstellung von Dashboards für Geschäftspartner in Tools wie Hex oder Looker.
- Echtes Interesse an der Funktionsweise von Strompreisen und Wettbewerbsmarkt.
- Eine KI-native Herangehensweise an Ihre eigene Produktivität.
Wettbewerbsfähiges Gehalt + bedeutende Beteiligung + Vorteile. Wir sind flexibel hinsichtlich des Standorts, schätzen jedoch regelmäßige persönliche Zusammenarbeit mit dem Team.
Data Engineering Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Arbor is based in a flexible location and has raised over $20 million to innovate the electricity market. The team focuses on leveraging AI to optimize energy pricing and improve customer outcomes, saving over $12 million for users.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineering erhalten könnten
✨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 Dormont Manufacturing Co 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 Engineering 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 Engineering bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
