Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und optimieren Sie Datenpipelines auf GCP, einschließlich Streaming- und Batch-Pipelines.
- Unternehmen: Das Unternehmen bietet Unterstützung für Umzüge nach Athen oder die Möglichkeit, vollständig remote in Europa zu arbeiten.
- Vorteile: Private Gesundheitsversorgung, 25 Urlaubstage und ein Budget für berufliche Weiterbildung sind inklusive.
- Weitere Informationen: Ein 10%iger Umzugsbonus und Unterkunftshilfe während der ersten Wochen werden angeboten.
- Warum dieser Job: Arbeiten Sie an innovativen ML- und AI-Produkten mit modernsten Technologien wie GCP und BigQuery.
- Qualifikationen: Erforderlich sind starke Kenntnisse in GCP-Datenservices und Erfahrung mit Streaming-Pipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Senior Data Engineer verantwortlich für das Besitzen und Weiterentwickeln von Datenpipelines auf GCP, den Aufbau neuer Pipelines, die Verbesserung der Datenqualität und die Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten in der gesamten Organisation. End-to-End-Arbeit an Streaming- und Batch-Pipelines von CDC, Transformation, Bereitstellung bis hin zu ML- und AI-Produkten.
Standort & Arbeitsmodus
Europa/Griechenland. Wählen Sie zwischen vollständig remote in ganz Europa oder einer Umsiedlung in unser Tech Hub in Athen mit Unterstützung bei der Umsiedlung.
Umsiedlung
- 10% Umsiedlungsbonus auf das Jahresgehalt
- 50% Steuererleichterung
- Unterstützung bei der Unterkunft in den ersten Wochen
Verantwortlichkeiten
- Entwurf von ELT/ETL-Prozessen auf BigQuery und ClickHouse
- Aufbau von Echtzeit-Pipelines auf Pub/Sub und Kafka mit Dataflow; Verwendung von Flink/Spark wo angemessen
- Orchestrierung von Workflows mit Airflow
- Daten für Analysen, ML-Training und Online-Inferenz bereinigen, modellieren und bereitstellen
- Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren an Feature-Pipelines und Datenabweichungsüberwachung
- Verbrauch und Aufbau von REST-APIs, Integration von Drittanbieter-SaaS-Quellen
- Anwendung von Infrastruktur-als-Code-Praktiken
- Verwaltung der Migration von Snowflake zum GCP-nativen Stack und Stilllegung von Legacy-Pipelines
- Verbesserung der Datenqualität, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Kosteneffizienz
Tools & Technologien
- GCP, BigQuery, Bigtable, Cloud Storage
- Pub/Sub, Kafka
- Dataflow (Apache Beam), Flink, Spark
- Airflow (Cloud Composer)
- ClickHouse
- Python, SQL
- dbt, Datenqualitätsprüfungen
- Docker, Kubernetes, GitHub Actions
- Snowflake (legacy)
Anforderungen
- Starke Fähigkeiten in der Datenmodellierung und Architektur von Data Warehouses
- Erfahrung mit GCP-Datenservices – BigQuery ist ein Muss; Pub/Sub, Dataflow, Bigtable, Cloud Composer plus
- Produktionserfahrung mit Streaming-Pipelines auf Dataflow/Beam, Flink oder Spark
- Strukturierte Streaming, Ingestion von Kafka und/oder Pub/Sub
- Solide SQL- und produktionsfähige Python-Codierung
- Erfahrung mit ClickHouse oder anderen spaltenbasierten OLAP-Engines
- Erfahrung in der Orchestrierung mit Airflow (oder Prefect/Dagster)
- Kenntnisse in dbt oder gleichwertigen Transformationsframeworks
- Erfahrung in der Migration von Legacy-Warehouses zu cloud-nativen Stacks
- Produktionswissen in ML – Feature Engineering, Feature Stores, Modellbereitstellung, Driftüberwachung, Retraining
- Erfahrung mit Docker & Kubernetes
- CI/CD-Mindset und Sensibilität für Infrastruktur-als-Code
- Bonus: CDC-Tools (Datastream, Debezium), Vertex AI / Feature Store
Vorteile
- Private Gesundheitsversorgung
- Bezahlter Vaterschaftsurlaub
- 25 Urlaubstage pro Jahr
- Kostenloses Mittagessen & Snacks im Büro
- 120€ Ticket Restaurant von Edenred
- Dedizierter Budget für Schulungen und berufliche Entwicklung, Konferenzen
- Vollständiger Zugang zu Hack The Box Lab-Angeboten
- Modernste Ausstattung (Mac, iPhone, Mobilfunkvertrag)
- Flexibles Arbeiten von zu Hause – hybride oder vollständig remote Optionen
Wir setzen uns dafür ein, einen vielfältigen, integrativen und gerechten Arbeitsplatz zu fördern. Wir glauben, dass Vielfalt unsere Leistung, Dienstleistungen und die Gemeinschaften, denen wir dienen, bereichert. Daher stellen wir sicher, dass alle Bewerbungen ausschließlich auf der Grundlage von Verdienst, Fähigkeiten und Qualifikationen berücksichtigt werden. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter oder Veteranenstatus. Wir sind bestrebt, eine faire und respektvolle Arbeitsumgebung zu schaffen, die unsere Werte widerspiegelt.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Hack The Box
Das Unternehmen fördert Vielfalt und Inklusion und bietet eine faire Arbeitsumgebung. Der Standort ist in Athen, Griechenland, mit flexiblen Arbeitsmodellen. Mitarbeiter erhalten Zugang zu modernster Technik und einem Budget für Schulungen.
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 Hack The Box 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 Hack The Box gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hack The Box 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 Hack The Box entscheidend sein!
