Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite das Design und die Entwicklung moderner Datenpipelines und Plattformen.
- Unternehmen: Coforge, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenengineering.
- Vorteile: Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden AI/ML-Projekten.
- Qualifikationen: 8-10 Jahre Erfahrung in Datenengineering, Python und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Ein erfahrener Tech Lead – Data Engineering mit 8–10 Jahren Gesamterfahrung, um das Design und die Entwicklung moderner Datenpipelines und -plattformen zu leiten. In dieser Rolle werden Sie ETL/ELT-Pipelines mit Matillion, Snowflake, AWS, Python und SQL entwerfen und überwachen, um skalierbare und leistungsstarke Datenlösungen sicherzustellen. Sie kombinieren praktische technische Arbeit mit Führungsverantwortung, leiten ein Team von Ingenieuren und arbeiten funktionsübergreifend zusammen. Bilinguale Sprachkenntnisse in Englisch und Spanisch sind erforderlich.
Verantwortlichkeiten
- Datenpipelines entwerfen und entwickeln: Führen Sie das End-to-End-Design, die Entwicklung und Optimierung von ETL/ELT-Pipelines und Datenintegrations-Workflows mit Matillion und Snowflake auf AWS an, um sicherzustellen, dass die Daten sauber, zuverlässig und für Analysen leicht zugänglich sind.
- Technische Führung: Verantworten Sie architektonische Entscheidungen für die Datenplattform und das Data Warehouse. Bieten Sie praktische Programmierung sowie Mentoring, Code-Reviews und technische Anleitung für das Data Engineering-Team, um Best Practices und hohe Codestandards aufrechtzuerhalten.
- Datenlagerarchitektur: Überwachen Sie die Architektur einer modernen Cloud-Datenlagerlösung. Implementieren Sie Datenmodellierung und Schema-Design, die großangelegte, skalierbare Analysen unterstützen und den Leistungs- und Sicherheitsstandards entsprechen.
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Teams (z. B. Data Science, Analytics, Produkt, DevOps) zusammen, um Geschäftsanforderungen in technische Lösungen zu übersetzen. Stellen Sie sicher, dass die Datenengineering-Strategie mit den übergeordneten organisatorischen Zielen übereinstimmt.
- AI/ML-Integration: Arbeiten Sie mit Data Science- und AI-Teams zusammen, um maschinelles Lernen und AI-Anwendungsfälle in die Datenplattform zu integrieren. Stellen Sie sicher, dass Datenpipelines und -plattformen AI/ML-gesteuerte Anwendungen unterstützen können.
- Qualitäts- und Leistungsüberprüfung: Etablieren Sie Datenqualitätsprüfungen, Überwachung und Alarmierung innerhalb der Pipelines. Optimieren Sie ETL-Prozesse für Effizienz und stellen Sie eine hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Daten-Workflows sicher.
Erforderliche Qualifikationen
- Datenpipeline- und ETL-Tools: Expertenfähigkeiten im Aufbau von ETL/ELT-Pipelines mit Matillion (oder ähnlichen ETL-Orchestratoren) und tiefgehende Kenntnisse im Snowflake-Datenlager.
- Programmierung & Datenbank: Starke Programmierfähigkeiten in Python und fortgeschrittene SQL-Expertise für Datenumwandlung, Analyse und Leistungstuning. Solides Verständnis relationaler und nicht-relationaler Datenspeicher; in der Lage, effiziente Datenbankschemas zu entwerfen.
- Cloud & modernes Daten-Stack: Umfassende Erfahrung mit AWS (und verwandten Datenservices) zur Entwicklung und Bereitstellung von Dateninfrastrukturen. Vertrautheit mit modernen Datenlagerarchitekturen und -tools in einer Cloud-Umgebung.
- Technische Führung & Zusammenarbeit: Nachgewiesene Fähigkeit, Ingenieurteams zu leiten – hervorragende Fähigkeiten im technischen Mentoring, Code-Review und Projektleitung. Starke Kommunikationsfähigkeiten zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern und zur Förderung funktionsübergreifender Initiativen.
- AI/ML-Konzepte: Praktisches Wissen über AI/ML-Konzepte, wie sie auf Data Engineering angewendet werden. In der Lage, mit Data Scientists zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die Datenplattform Analysen und AI-Anwendungsfälle effektiv unterstützt.
Tech Lead Data Engineering Arbeitgeber: Encora Inc.
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Innovation ausgerichtet ist. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer klaren Karriereentwicklung, während sie an spannenden Projekten zur Kostenoptimierung in der Cloud arbeiten. Zudem fördern wir eine Kultur der Transparenz und Verantwortung, die es unseren Teams ermöglicht, ihre Fähigkeiten voll auszuschöpfen und einen echten Einfluss auf unsere Infrastrukturstrategien zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Tech Lead Data Engineering 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 Encora Inc. 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 Tech Lead 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 Tech Lead Data Engineering bei Encora Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Encora Inc. 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 Encora Inc. entscheidend sein!
