Auf einen Blick
- Aufgaben: Bau und Betrieb der Datenplattform, die unsere Dienste antreibt.
- Unternehmen: Gini, ein preisgekröntes FinTech-Unternehmen mit flachen Hierarchien.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, 30 Tage Urlaub, und ein jährliches Lernbudget von 2.500 €.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Teamevents und eine offene Feedbackkultur.
- Warum dieser Job: Übernehme Verantwortung und gestalte innovative Datenlösungen in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Datenbanken und Programmierkenntnisse in Java oder Golang.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Gini ist ein etabliertes, preisgekröntes FinTech-Unternehmen, das den Bank-, E-Commerce- und Versicherungssektor revolutioniert. Unser bekanntestes Produkt ist unsere Gini Foto-Zahlungssoftware, die in über 90 % der deutschen Banking-Apps integriert ist. Mit diesem und anderen Produkten wollen wir die Lebensqualität aller verbessern, indem wir mühsame Aufgaben durch Automatisierung vereinfachen.
Was uns besonders macht: Wir legen großen Wert auf Autonomie, die wir in unseren Arbeitsalltag mit flachen Hierarchien integrieren. Unsere vier Kernwerte sind entscheidend für unsere Zusammenarbeit bei Gini: Exzellenz, Chancen statt Risiken, Liebe sowie Engagement und Verantwortung.
Bei Gini ist Infrastruktur keine Unterstützungsfunktion – sie ist ein Produkt. Als Data Platform Engineer bauen und betreiben Sie die Datenbasis, die unsere Dienste antreibt. Sie stellen sicher, dass unsere Datenbanken und Datenspeicher zuverlässig, sicher, skalierbar und leistungsfähig sind – und bilden einen kritischen Teil unserer Plattform, die auf Bare-Metal Kubernetes läuft.
Ihr Aufgabenbereich bei Gini:
- Verantwortung für Datenplattformkomponenten: Sie übernehmen die Verantwortung für unsere Datenbanken und Datenspeicher – von der Bereitstellung und dem Betrieb bis zur kontinuierlichen Verbesserung.
- Sicherstellung von Zuverlässigkeit und hoher Verfügbarkeit: Sie entwerfen, betreiben und optimieren hochverfügbare Datenbanksysteme, die auf Bare-Metal Kubernetes laufen.
- Förderung von Sicherheit und Standardisierung: Sie definieren und setzen Sicherheitsbest Practices, Härtungsstrategien und standardisierte Konfigurationen für alle Datensysteme durch.
- Optimierung der Leistung: Sie analysieren und verbessern kontinuierlich die Abfrageleistung, Speichereffizienz und Systemdurchsatz.
- Automatisierung von Datenoperationen: Sie beseitigen manuelle Arbeiten, indem Sie Automatisierung rund um Bereitstellung, Skalierung, Backups, Failover und Wartung aufbauen.
- Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern: Sie unterstützen Produktteams bei der Gestaltung effizienter Datenzugriffsmuster, der Fehlersuche und der Verbesserung der allgemeinen Datennutzung.
- Beitrag zur Vorfallreaktion und Stabilität: Sie diagnostizieren und beheben Produktionsprobleme im Zusammenhang mit Datensystemen und implementieren Verbesserungen, um Wiederholungen zu verhindern.
- Kontinuierliche Weiterentwicklung der Datenplattform: Sie bewerten neue Technologien, verbessern bestehende Systeme und helfen, die langfristige Strategie der Datenplattform zu gestalten.
Fähigkeiten, um erfolgreich zu sein:
- Erfahrung im Betrieb, in der Wartung und Bereitstellung von Datenbanken und Datenspeichern wie PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, NoSQL-Datenbanken oder anderen verteilten Datensystemen.
- Solides Verständnis von Hochverfügbarkeit, Replikation, Backup-Strategien, Notfallwiederherstellung und dem Betrieb zuverlässiger produktionsgerechter Datenplattformen.
- Entwicklungserfahrung in Java und/oder Golang und Beherrschung mindestens einer Programmiersprache oder Skriptsprache, vorzugsweise Go für interne Tools und Automatisierung.
- Verständnis von Speichersystemen und -konzepten, Leistungsoptimierung, Abfrageoptimierung und den betrieblichen Herausforderungen verteilter Datenplattformen im großen Maßstab.
- Sicherheitsbewusstsein und Vertrautheit mit Sicherheitsbest Practices für Datensysteme, einschließlich Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Härtung, Zuverlässigkeit und Resilienz.
- Analytische Problemlösungsansätze und Fähigkeit zur Fehlersuche in komplexen verteilten Systemen.
- Effektive Zusammenarbeit mit Entwicklern und klare Kommunikation technischer Kompromisse gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
- Effektive Kommunikation in Englisch mit technischen und nicht-technischen Zielgruppen.
Warum Sie unser Team lieben werden:
- Bare-Metal über (langweilige) öffentliche Cloud – tiefgreifende technische Herausforderungen statt verwalteter Black Boxes.
- Echte Verantwortung – Sie bauen, betreiben und verbessern, was Sie betreiben.
- Infrastruktur als Produkt – Ihre Arbeit hat direkten Einfluss auf die Produktivität der Entwickler und die Systemleistung.
- Starke Ingenieurskultur – Zusammenarbeit, Lernen und kontinuierliche Verbesserung sind Teil der täglichen Arbeit.
- Leidenschaft für Technologie ist Teil der DNA des Teams.
- Flexible Arbeitszeiten: Gestalten Sie Ihren Arbeitstag so, dass er am besten zu Ihrem Rhythmus passt.
- Wachstum & Entwicklung: €2.500 netto jährliches Lernbudget, plus 5 zusätzliche Tage für Ihre persönliche Entwicklung und einen monatlichen Lerntag.
- Urlaub & Sabbatical: 30 Tage bezahlter Urlaub und die Möglichkeit, ein Sabbatical zu nehmen.
- Finanzielle Extras: €50 netto pro Monat zusätzlich zu Ihrem Gehalt oder €50 Wellpass-Zuschuss.
- Essen: €3 Essenszulage pro Arbeitstag in unserem hochwertigen Mitarbeiterrestaurant.
- Team & Kultur: Regelmäßige Team- und Unternehmensveranstaltungen und eine offene, feedbackorientierte Kultur mit echtem Teamgeist.
- Mobilität: Kostenloses Parken in der Tiefgarage und JobRad-Leasing mit attraktiven steuerlichen Vorteilen.
- Ausstattung: Modernste Apple-Geräte und ergonomische Büromöbel für produktives Arbeiten.
- Verschiedene Teamevents: Wir wissen, wie wichtig Teamzusammenhalt ist, daher organisieren wir regelmäßig Team- und unternehmensweite Veranstaltungen und Aktivitäten.
- Gemeinsame Feedbackkultur mit Sinn: Eine feedbackorientierte Kultur voller Sinn und Gemeinschaft.
Klingt nach der richtigen Herausforderung für Sie?
Data Platform Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Gini
Gini ist ein ausgezeichneter Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet, in der Autonomie und flache Hierarchien geschätzt werden. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, flexiblen Arbeitszeiten und einem großzügigen Lernbudget von 2.500 Euro jährlich, fördert Gini das Wachstum seiner Mitarbeiter und sorgt für eine ausgewogene Work-Life-Balance. Die Möglichkeit, sowohl im Büro in München als auch mobil innerhalb Deutschlands zu arbeiten, sowie zahlreiche Teamevents und eine offene Feedbackkultur machen Gini zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die an innovativen Lösungen im FinTech-Bereich mitwirken möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Platform Engineer (m/f/d) 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 Gini 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 Platform Engineer (m/f/d) 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 Platform Engineer (m/f/d) bei Gini gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gini 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 Gini entscheidend sein!
