Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Engineers und entwickle eine zukunftssichere Datenplattform.
- Unternehmen: Vestiaire Collective, ein führendes Unternehmen für nachhaltige Mode.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Wettbewerbsfähige Vergütung und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Modeindustrie und trage zu nachhaltigen Lösungen bei.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Teamführung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Vestiaire Collective ist die führende globale Plattform für begehrenswerte Second-Hand-Mode und ein Pionier in der Transformation, wie Menschen Mode konsumieren. Unsere Mission ist einfach: Kreislaufmode zur Norm zu machen, nicht zur Ausnahme. Durch Technologie, Fachwissen und eine hoch engagierte globale Gemeinschaft ermöglichen wir Millionen von Menschen, Mode auf nachhaltigere Weise zu kaufen und zu verkaufen.
Über die Rolle
Sie werden dem Data Platform-Team bei Vestiaire Collective als Engineering Manager beitreten und ein Team von 2 bis 3 Senior Data Engineers leiten. Wir sind ein schlankes, kollaboratives Team, das für die Eingabe, Transformation und ML-Infrastruktur verantwortlich ist, die die gesamte Organisation antreibt. Unsere Strategie basiert auf drei Säulen: Governance Excellence, Platform Enablement und AI Innovation. Wir haben eine starke Selbstbedienungsbasis aufgebaut und treten nun in die nächste Phase unserer Reise ein: die Skalierung unserer Plattform, die Verbesserung der Effizienz und die Vorbereitung unserer Infrastruktur auf die Zukunft der KI.
Was Sie tun werden
- Team führen und wachsen: Verwalten und unterstützen Sie ein Team von 2 bis 3 Senior Data Engineers, indem Sie regelmäßiges Feedback, Coaching und Karriereentwicklung bieten.
- Verantwortung für die Zuverlässigkeit der Datenplattform: Treiben Sie die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Evolution unserer Kern-Dateninfrastruktur (Spark, Kafka, Transformationsebenen) voran.
- Plattformaktivierung und Effizienz steigern: Leiten Sie Initiativen zur Leistungsverbesserung und Kostenoptimierung.
- KI und zukünftige Innovationen ermöglichen: Definieren und unterstützen Sie die Infrastrukturstrategie für KI- und ML-Anwendungsfälle.
- Technische Richtung beitragen: Leiten Sie architektonische Entscheidungen und stellen Sie pragmatische, wartbare Lösungen sicher.
Wer Sie sind
- People Leader: Sie genießen es, Ingenieure zu fördern und starke, autonome Teams aufzubauen.
- Technischer Anker: Sie haben einen starken Hintergrund in der Datenverarbeitung und können technische Entscheidungen leiten.
- Pragmatisch: Sie konzentrieren sich auf Auswirkungen, Skalierbarkeit und Wartbarkeit.
- Kollaborativ: Sie arbeiten effektiv über Teams hinweg und schätzen gemeinschaftliches Eigentum.
- Produkt- und benutzerorientiert: Ihnen liegt die Erfahrung interner Benutzer am Herzen.
- Vorausschauend: Sie sind neugierig auf die Entwicklung von Datenplattformen, KI und modernen Datenökosystemen.
Wir wissen, dass Sie möglicherweise nicht mit jedem der unten aufgeführten Werkzeuge Erfahrung haben. Starke Grundlagen und Führung sind am wichtigsten.
Was wir bieten
- Zweckorientierte Arbeit im großen Maßstab: Arbeiten Sie in einem Unternehmen, das die Modeindustrie in Richtung Kreislaufwirtschaft umgestaltet.
- Hoher Einfluss und Verantwortung: Arbeiten Sie an Produkten, die global genutzt werden.
- Echte internationale Umgebung: Arbeiten Sie mit einem vielfältigen Team von über 50 Nationalitäten zusammen.
- Karrierebeschleunigung in einem schnell wachsenden Unternehmen: Übernehmen Sie früh Verantwortung und gestalten Sie Ihren Weg.
- Lernen und Wachstum als Priorität: Dedizierter Budget, kontinuierliche Feedbackkultur und Möglichkeiten, an aktuellen Themen zu arbeiten.
- Flexible Arbeitsweisen: Hybrides Modell mit Vertrauen und Autonomie.
- Geben Sie durch Aktion zurück: 2 bezahlte Tage pro Jahr, um eine Sache Ihrer Wahl zu unterstützen.
- Wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen: Einschließlich Bonus, Gesundheitsversorgung, Essensgutscheine und zusätzliche rechtliche Vorteile je nach Standort.
Vestiaire Collective ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein.
Data Engineering Manager – Berlin Arbeitgeber: FinOps Weekly
Als Lead Cloud Economics Specialist in unserem Unternehmen profitieren Sie von einer dynamischen Arbeitsumgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Wir bieten Ihnen nicht nur ein flexibles hybrides Arbeitsmodell und unbegrenzten Urlaub, sondern auch umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten durch unser Mentorship-Programm und eine dedizierte Lernplattform. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Vielfalt und Inklusion, während wir gleichzeitig sicherstellen, dass Sie direkten Einfluss auf wichtige finanzielle Entscheidungen und Technologieausgaben haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineering Manager – Berlin 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 FinOps Weekly 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 Manager – Berlin 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 Manager – Berlin bei FinOps Weekly gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FinOps Weekly 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 FinOps Weekly entscheidend sein!
