Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenprodukte und skaliere Dateninfrastrukturen für datengestützte Entscheidungen.
- Unternehmen: Werde Teil eines dynamischen Teams bei Google, das an der Spitze der Technologie steht.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Boni, Aktienoptionen und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Hohe Autonomie und exzellente Karrierechancen in einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Online-Shoppings mit fortschrittlicher Datenengineering-Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenpipelines, Programmierung und Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams.
Minimum qualifications:
- Bachelor's degree or equivalent practical experience.
- 5 Jahre Erfahrung in der Gestaltung von Datenpipelines und dimensionalem Datenmodell für synchrone und asynchrone Systemintegration und Implementierung mit internen (z.B. Flume) und externen Stacks (DataFlow, Spark).
- 5 Jahre Erfahrung in einer oder mehreren Programmiersprachen.
- 5 Jahre Erfahrung in der Arbeit mit Dateninfrastruktur und Datenmodellen durch Durchführung explorativer Abfragen und Skripte.
Bevorzugte Qualifikationen:
- 5 Jahre Erfahrung mit statistischen Methoden und Datenverbrauchstools wie Business Intelligence-Tools, Collabs, Jupyter Notebooks, Tableau, Power BI, DataStudio und Business Intelligence-Plattformen.
- 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Projektplänen und der termingerechten Lieferung von Projekten innerhalb des Budgets und des Umfangs.
- 3 Jahre Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern (z.B. Benutzer, Partner, Kunden) und im Management von Stakeholdern/Kunden.
- Erfahrung mit Machine Learning für Produktions-Workflows.
Über die Stelle:
Das Merchant Data Science-Team ist eine Gruppe innerhalb der Merchant Shopping-Organisation. Wir arbeiten daran, skalierbare Datenprodukte zu entwickeln, die datengestützte Entscheidungen ermöglichen. In dieser Rolle werden Sie innovative und nachhaltige Datenprodukte entwickeln. Sie werden die Lücke zwischen Softwareengineering, Datenengineering und Data Science überbrücken. Als Data Engineer in der Merchant Shopping-Organisation werden Sie Datenprodukte und -grundlagen erstellen, um die Google Shopping-Produkte zu verbessern. Sie werden mit einem multidisziplinären Team von Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und PMs an einer Vielzahl von Problemen zusammenarbeiten. Sie bringen ein Verständnis für Daten, Protokollierung und Engineering mit. Sie werden nicht routinemäßige Probleme lösen, zuverlässige Datenprodukte erstellen, die in der gesamten Organisation verwendet werden, und Auswirkungen auf funktionsübergreifende Projekte erzielen.
Individuelle Vergütung wird durch Faktoren wie berufsbezogene Fähigkeiten, Erfahrung und relevante Ausbildung oder Schulung bestimmt. US: $156000 - $227000 (USD) + 15% Bonusziel + Eigenkapital + Leistungen.
Verantwortlichkeiten:
- Identifizieren Sie den zugrunde liegenden Bedarf, verarbeiten Sie Datensätze und wenden Sie bei Bedarf fortschrittliches Datenengineering, Datenmodellierung und architektonische Rahmenwerke an.
- Entwerfen, bauen und skalieren Sie innovative Datenprodukte, einschließlich Self-Service-Tools und automatisierter Pipelines.
- Verbessern Sie die Dateninfrastruktur, die Produktqualität und das grundlegende Verständnis durch automatisierte Validierungsrahmen, Datenqualität und Zuverlässigkeitsüberwachung.
- Arbeiten Sie mit einem hohen Maß an Autonomie und übernehmen Sie Datenengineering-Projekte von der ersten Konzeption bis zur Umsetzung und Wirkung.
- Setzen Sie sich für wirkungsvolle Datenprodukte ein und tragen Sie zu einer Teamkultur bei, die Ingenieurexzellenz, robuste Daten und klare Kommunikation schätzt.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Google
Als Arbeitgeber bietet Google in Mountain View, CA, eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung für Senior Data Engineers. Hier profitieren Mitarbeiter von einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit fördert, sowie von umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung. Zudem erwarten Sie attraktive Vergütungsmodelle, einschließlich Boni und Aktienoptionen, die Ihre Leistung wertschätzen und belohnen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer 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 Google 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 Senior Data Engineer 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 Senior Data Engineer bei Google gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google 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 Google entscheidend sein!
