Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenlieferdienste für innovative Satellitenanalysen.
- Unternehmen: LiveEO, ein führendes Unternehmen im Bereich Satellitenanalytik mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeitsmodell und zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige internationale Umgebung mit über 30 Nationalitäten und regelmäßigen Workshops.
- Warum dieser Job: Gestalte Produkte, die das Leben weltweit verbessern und arbeite in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Backend-Entwicklung und AWS ist von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Baue mit uns den Marktführer im Bereich Satellitenanalytik bei LiveEO. Wir suchen einen Data Engineer (f/m/x), der die Datenliefer- und -serving-Infrastruktur von SurfaceScout, LiveEOs Lösung zur Überwachung von Veränderungen an kritischen Assets wie Pipelines und Stromnetzen, verantwortet und optimiert. Du wirst den Weg von der Erkennung bis zur gelieferten Kundeninsicht zuverlässig und wiederholbar gestalten. Dies umfasst die Liefermanagement- und Einsichtsgenerierungsdienste, die Nachbearbeitungsschritte sowie die AWS- und Prefect-Plattform, die sie end-to-end und in großem Maßstab über Tausende von Kilometern täglich betreibt.
Während unsere Spezialisten für Fernerkundung und Erkennungsmodelle sich auf Bilder und Modelle konzentrieren, bist du der Hüter der Systeme, die deren Ausgaben in ein zuverlässiges Produkt umwandeln, das deterministisch, beobachtbar und resilient ist. Dies ist eine praktische, lieferorientierte Backend- und Plattformrolle mit viel Raum für Wachstum in die breitere geospatialen Datenplattform.
Du wirst innerhalb des SurfaceScout Data Engineering & ML-Teams arbeiten und eng mit den Senior Engineers zusammenarbeiten, die die Liefer- und Serving-Plattform besitzen, und diese Verantwortung teilen, sodass die Systeme nicht mehr von einer einzelnen Person abhängig sind. Du wirst mit dem App-Team und den Plattformteams zusammenarbeiten, die die gemeinsame Imagery API mitbesitzen, und mit unserem hauseigenen Labeling-Studio, dem Operations Support Studio (OST), an der Datenqualität kooperieren.
Technologiestack & Tools:
- Programmiersprache: Python (uv-managed)
- Backend-Dienste: FastAPI, Uvicorn, SQLAlchemy, Alembic und Pydantic
- Daten: PostgreSQL und PostGIS (via GeoAlchemy2)
- Cloud und Infrastruktur: AWS, hauptsächlich S3, Lambda und EC2
- Orchestrierung und Berechnung: Prefect und Ray/Anyscale
- Geospatial und EO: GDAL, Rasterio, GeoPandas, Shapely, STAC (pystac) und Cloud-Optimised GeoTIFF (rio-cogeo)
- ML-Lebenszyklus: MLflow
Deine Herausforderungen:
- Liefer- und Servicedienste: Co-eigentum und Erweiterung des Liefermanagementdienstes (SDMS) sowie der Einsichtsgenerierungs- und Nachbearbeitungsdienste, die den Weg von Modell-Erkennungen zu gelieferten, kundenfertigen Einsichten gestalten.
- Plattform, Orchestrierung & AWS: Eigenverantwortung und Wartung der AWS- und Prefect-Lieferplattform, einschließlich der Lambda-basierten Verknüpfungen, der Orchestrierungsflüsse und der cross-repo Freigaben.
- Zuverlässigkeit & Betriebsabläufe: Zuverlässiger zweiter Eigentümer für die Pipeline, wo sie bricht. Du beseitigst blockierte Orchestrierungsdurchläufe und stellst sicher, dass die Liefer-SLAs eingehalten werden.
- Datenqualität, Metadaten & Diagnostik: Automatisiere QA entlang des Servierpfades und halte strukturierte Metadaten und STAC-Einträge aufrecht, damit jede Lieferung nachverfolgbar ist.
Dein Profil:
- Starkes Python-Know-how in der Produktion, nicht nur Skripting.
- Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Backend-Diensten mit FastAPI (oder ähnlichem), SQLAlchemy, Alembic und Pydantic.
- PostgreSQL und räumliche Daten (PostGIS, GeoAlchemy2 oder gleichwertig) sind ein starkes Plus.
- AWS in der Produktion, hauptsächlich S3, Lambda, EC2 und grundlegende IAM-Kenntnisse.
- Orchestrierung mit Prefect, Airflow, Dagster oder gleichwertig.
- Komfort im Umgang mit geospatialen Raster- und Vektordaten (rasterio, geopandas, shapely, STAC, COG).
- Pragmatische Lieferung und eine Zuverlässigkeits- und Betriebsmentalität.
- Verantwortungsbewusstsein und Validierungsmentalität.
- Distributed Compute mit Ray oder Anyscale ist ein Plus.
- MLflow oder Experiment- und Datensatzversionierung ist ein Plus.
- Grundlagen der Fernerkundung oder Geospatial, oder SAR-Exposition (Capella, Sentinel-1) ist ein Plus.
- Beobachtbarkeit mit strukturiertem Logging, OpenTelemetry und Alarmierung ist ein Plus.
- APIs von Satellitenanbietern wie Capella, UP42, Planet und ICEYE sind ein Plus.
Deine Vorteile:
- Die Möglichkeit, ein Produkt zu schaffen, das Geschäftsprozesse und Leben weltweit verbessern kann.
- Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeitsmodell.
- Ein kollaboratives und lernendes Umfeld mit häufigen internen Workshops und Hackathons.
- Büro im Zentrum von Berlin Kreuzberg mit kostenlosen Snacks und Getränken.
- Potenzial zur Teilnahme am Mitarbeiterbeteiligungsprogramm.
- Mitgliedschaft bei Urban Sports und BVG-Zuschuss.
- Ein vielfältiges und lebendiges internationales Umfeld mit über 30 verschiedenen Nationalitäten.
Data Engineer (f/m/x) Arbeitgeber: DUDE CHEM
Doctolib ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, die Infrastruktur eines führenden Healthtech-Unternehmens in Europa zu gestalten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der proaktiven Zuverlässigkeit profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Sozialleistungen und einem unterstützenden Umfeld, das Innovation und Teamarbeit fördert. Hier haben Sie die Chance, nicht nur technische Exzellenz zu erreichen, sondern auch einen direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung in Europa zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (f/m/x) 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 DUDE CHEM 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 Engineer (f/m/x) 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 Engineer (f/m/x) bei DUDE CHEM gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DUDE CHEM 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 DUDE CHEM entscheidend sein!
