Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative Datenlösungen in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Freenow - ein multinationales Unternehmen für smarte Mobilität.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachse in einer vielfältigen Umgebung mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Revolutioniere die Datenverarbeitung und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Programmierkenntnisse in Scala oder Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Standort: Wir sind flexibel! Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin, Barcelona oder Athen. Freenow ermöglicht intelligentere Mobilitätsentscheidungen, die es den Menschen ermöglichen, sich frei zu bewegen und Städten zum Gedeihen zu verhelfen. Seien Sie bereit, in einem multinationalen, vielfältigen, hochmotivierten und kollaborativen Team von leidenschaftlichen Entwicklern zu arbeiten, die nach Exzellenz streben und Spaß haben möchten.
Sind Sie leidenschaftlich an Datenengineering interessiert und bereit, zu revolutionieren, wie Daten innerhalb einer Organisation verwaltet und genutzt werden? Wir suchen einen talentierten und innovativen Analytics Engineer, der unser dynamisches Team verstärkt und uns hilft, eine moderne Data Mesh-Architektur umzusetzen. Bei Freenow glauben wir an datengestützte Entscheidungen, die unser Geschäft vorantreiben. Wir befinden uns derzeit im Übergang zu einer Data Mesh-Architektur, um eine enge Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Datenanalysten, Data Scientists und Machine Learning Engineers zu etablieren. Sind Sie bereit für Ihre nächste Fahrt?
IHRE TÄGLICHEN ABENTEUER WERDEN FOLGENDES UMFASSEN:
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Datenanalysten, Data Scientists und Software-Ingenieuren, um Datenanforderungen zu verstehen und optimale Datenlösungen im Data Mesh-Umfeld zu entwerfen.
- Entwicklung, Implementierung und Wartung skalierbarer Datenprodukte, die den nahtlosen Fluss von Daten aus verschiedenen Quellen zur Data Mesh-Architektur ermöglichen.
- Erstellung und Verwaltung von Datenmodellen, die den spezifischen Bedürfnissen der Datenverbraucher entsprechen und dabei die Standards für Datenverwaltung und -sicherheit einhalten.
- Entwurf und Aufbau von Rahmenwerken zur Überwachung der Datenqualität, um die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.
- Aktualisierung über die neuesten Branchentrends und Best Practices im Bereich Data Engineering und Data Mesh, um Datenpipelines und -prozesse kontinuierlich zu verbessern.
- Erstellung leistungsstarker APIs zum Zugriff auf und zur Abfrage von Daten aus dem Data Warehouse.
- Durchführung von Datenanalysen zur Fehlersuche bei datenbezogenen Problemen und Unterstützung bei der Lösung von Datenproblemen.
- Koordination und Überwachung der erfolgreichen Lieferung komplexer Datenengineering-Projekte unter Gewährleistung der Übereinstimmung mit Zeitplänen, Zielen und Stakeholdern.
UNSER TECHSTACK: Airflow | Databricks | Trino | Spark | Kafka | AWS
UM IN DIESER ROLLE ERFOLGREICH ZU SEIN:
- Sie haben fortgeschrittene Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache und sind bereit, mehr zu lernen. Unsere Kernsprachen sind Scala und Python.
- Expertenniveau in SQL (insbesondere SparkSQL) und Datenbankkonzepten.
- Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines ist eine Kernanforderung.
- Sie lieben es, mit Daten zu arbeiten und benutzerdefinierte ETLs zu implementieren, um sie in Informationen zu verwandeln.
- Sie haben Kenntnisse über verteilte Systeme, Lambda, AWS S3, AWS Cloud Watch ...
- Erfahrung mit AWS, Hive, Spark, Trino, Databricks ist hilfreich.
- Sie arbeiten gerne mit Stream-Processing-Frameworks wie Spark Structured Streaming und Kafka Streams.
- Sie verstehen Anforderungen über das Geschriebene hinaus. Ob Sie an einer API arbeiten, die von anderen Entwicklern genutzt wird, einem internen Tool, das von unseren Betriebsteams verwendet wird, oder einer Funktion, die von vielen Kunden genutzt wird, Ihr Augenmerk auf Details führt zu einem angenehmen Benutzererlebnis.
- Fließende Englischkenntnisse in der Geschäftskommunikation.
- Außergewöhnliche analytische Fähigkeiten, laterales Denken und Erfahrung in der Lösung herausfordernder Probleme.
- Erfahrungen im Umgang mit Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Metabase) sind von Vorteil.
AI Engineer (Enablement) Arbeitgeber: FREE NOW
Freenow ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und vielfältige Arbeitsumgebung in Städten wie Hamburg, Berlin, Barcelona oder Athen bietet. Unser Team aus leidenschaftlichen Entwicklern fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, während wir innovative Datenlösungen entwickeln, die die Mobilität revolutionieren. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und modernster Technologie sind wir bestrebt, unseren Mitarbeitern bedeutungsvolle und erfüllende Karrieremöglichkeiten zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Engineer (Enablement) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden. Also, sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit den gängigen Fragen und Herausforderungen im Bereich Data Engineering vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Wir wissen, dass du das kannst!
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an coolen Projekten gearbeitet? Teile sie! Ob auf GitHub oder in deinem Portfolio – zeige, was du drauf hast. Das gibt den Recruitern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Plattform bewirbst. So können wir deine Bewerbung schneller bearbeiten und du bist gleich im Spiel. Also, zögere nicht und mach den ersten Schritt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineer (Enablement) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen, bevor du es abschickst.
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Sprache aus der Stellenbeschreibung, um zu zeigen, dass du die Anforderungen verstehst. Wenn du spezifische Erfahrungen oder Fähigkeiten hast, die in der Beschreibung erwähnt werden, bringe diese unbedingt zur Sprache!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FREE NOW vorbereitet
✨Mach dich mit dem Tech-Stack vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Technologien anschauen, die im Jobprofil erwähnt werden, wie Airflow, Databricks und Spark. Zeige, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Tools in der Praxis eingesetzt werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Datenengineering und API-Entwicklung demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen gefunden hast.
✨Verstehe die Data Mesh Architektur
Informiere dich über das Konzept der Data Mesh Architektur und wie es die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams verbessert. Zeige im Interview, dass du die Vorteile und Herausforderungen dieser Architektur verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Stelle Fragen zur Teamkultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Teamdynamik und die Unternehmenskultur zu erfahren. Frage nach, wie die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Rollen aussieht und welche Werte Freenow schätzt. Das zeigt dein Interesse an einer langfristigen Zusammenarbeit.
