Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Datenpipelines und entwickle skalierbare Lösungen für Analysen und KI-Anwendungen.
- Arbeitgeber: HelloBetter ist ein Pionier im digitalen Gesundheitswesen, der innovative Anwendungen zur Unterstützung der psychischen Gesundheit entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Genieße 28 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und ein jährliches Weiterbildungsbudget von 1.000 Euro.
- Warum dieser Job: Arbeite an bedeutungsvollen Projekten, die das Leben von Menschen verbessern und fördere deine persönliche Entwicklung.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind Erfahrung als Data Engineer und starke Python-Kenntnisse; ein Abschluss in Informatik ist von Vorteil.
- Andere Informationen: Remote-first Kultur mit Büros in Berlin und Potsdam; wir fördern Vielfalt und Inklusion.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 64000 - 76000 € pro Jahr.
Allgemeine Informationen
Berichtet an: Vincent Bremer (Manager für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen)
Talentakquise: Julia Cramer
Gehaltsspanne: Professioneller IC L2: 64-76k € (brutto, fix) + VSOP (15% des jährlichen Bruttogehalts) / Senior Professional IC L3: 77-96k € (brutto, fix) + VSOP (20% des jährlichen Bruttogehalts)
Remote-first Kultur mit Büros in Potsdam und Berlin: Diese Position ist Teil eines Forschungsprojekts, das vom Land Brandenburg unterstützt wird. Wohnsitz in der Umgebung von Brandenburg/Berlin ist daher erforderlich.
Ihr Profil
Must Haves
- Berufserfahrung als Data Engineer
- Praktische Erfahrung mit min. 75% unseres Tech-Stacks
- Starke Python-Programmierkenntnisse mit Fokus auf wartbaren Code
- Erfahrung mit CI/CD-Philosophie (z.B. Verwendung von Bitbucket Pipelines)
- Erfahrung im Entwerfen, Entwickeln und Warten von sicheren Datensystemen
- Vertrautheit mit Vektordatenbanken (wie Pinecone oder Weaviate)
- Solides Verständnis von Datenmodellierung und ETL/ELT-Mustern
- Kenntnisse in API-Design und -Implementierung
- Kenntnisse grundlegender Best Practices zur Datensicherheit
Nice To Haves
- Universitätsabschluss in Informatik oder ähnlicher Ausbildung
- Erfahrung mit MLOps zur Unterstützung von Datenwissenschaftlern
- Erfahrung mit Echtzeit-Datenverarbeitung
- Kenntnisse der Anforderungen an große Sprachmodelle (LLM) und Backend-Aufgaben
- Erfahrung im Gesundheitswesen / stark regulierten Bereichen
Warum wir?
Bedeutsamkeit: Psychische Gesundheit ist ein Menschenrecht: Wir helfen Tausenden von Menschen jeden Monat, die mit Depressionen, Stress, Schlaflosigkeit, Burnout und anderen psychischen Gesundheitsproblemen kämpfen.
Forschung & Evidenz: Wir haben ein einzigartiges Produkt und sind an der Spitze der Forschung im Bereich digitaler Gesundheitsanwendungen. Die Wirksamkeit unseres Produkts wird kontinuierlich evaluiert und Wirksamkeitsstudien wurden seit 2014 in internationalen und hochrangigen Fachzeitschriften veröffentlicht.
Wachstum: Als Pioniere in der Entwicklung von Anwendungen für verschiedene psychische Gesundheitszustände sind wir an der Spitze der Innovation. Wir arbeiten in einem äußerst spannenden und aufstrebenden Markt. Jährliches Schulungsbudget von 1.000 Euro - wir legen großen Wert auf das persönliche Wachstum unserer Mitarbeiter und unterstützen aktiv deren Entwicklung.
Remote-First: Remote-first Kultur - wir stellen global ein, wobei wir ein Zeitfenster von +/- 4,5 Stunden MEZ berücksichtigen. Nutzung unserer Büros in Berlin und Hamburg, wenn Sie lieber vor Ort arbeiten möchten. Umzugsoption und Unterstützung.
Diversität & Inklusion: Faire und gleichberechtigte Behandlung sind die Standards unserer Anti-Belästigungspolitik. Flexible Arbeitszeiten - gestalten Sie Ihren eigenen Tag. Unternehmenssprache Englisch, mit starkem Fokus auf inklusive Sprache. Transparente Gehaltsspannen. Zusätzliche 10 bezahlte Urlaubstage für nicht gebärende Eltern nach der Geburt oder Adoption eines Kindes.
Weitere Vorteile: 28 Urlaubstage + Vergütung für Feiertage, die auf Wochenenden fallen. Dienstzeitabhängiger bezahlter Urlaub - bis zu drei zusätzliche Tage. Unbefristeter Arbeitsvertrag. Attraktives VSOP (Virtual Stock Option Plan) für alle Mitarbeiter. Steuerlich absetzbare Altersvorsorge mit überdurchschnittlichem Arbeitgeberbeitrag. Kostenlose oder subventionierte Fitnessmitgliedschaften. Regelmäßige Teamevents.
HelloBetter ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und Bewerber jeglicher Nationalität, Geschlecht, sexueller Orientierung, religiösem Hintergrund, Geschlechtsidentität und Menschen mit Behinderungen ermutigt, sich zu bewerben.
Ihre Mission: HelloBetter ist ein Pionier im Bereich der digitalen Gesundheitsversorgung. Seit mehr als 10 Jahren entwickeln wir evidenzbasierte digitale Gesundheitsanwendungen zur Prävention und Behandlung von psychischen Erkrankungen. Unsere Anwendungen decken eine Vielzahl von Bereichen ab, darunter Stressmanagement, Depression, problematischer Alkoholgebrauch, Panikstörung und Angst, Vaginismus und Schlafstörungen. Sechs von HelloBetters zehn Anwendungen sind als digitale Gesundheitsanwendungen genehmigt und stehen allen versicherten Erwachsenen in Deutschland kostenlos auf Rezept zur Verfügung. Digitale psychische Gesundheit generiert einen beispiellosen Reichtum an Verhaltensdaten im Bereich der Psychotherapie. Unser Forschungs- und Datenteam führt grundlegende Universitätsforschung durch und integriert neuartige Erkenntnisse direkt in unsere digitalen Therapeutika.
Als Data Engineer werden Sie eng mit unseren Datenanalysten, psychologischen Forschern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um das Potenzial der präzisen Medizin und des statistischen Lernens in unseren digitalen Therapieprogrammen zum Leben zu erwecken.
Interviewprozess: People Team Interview (30min), Team Lead Interview (45min), Take-home Task (~120min), Team-Runde mit Diskussion der Take-home-Aufgabe (60min), CTO-Gespräch (20min)
Ihre Ziele: Optimierung der End-to-End-Datenpipeline-Leistung durch Identifizierung und Behebung von Engpässen in den Datenverarbeitungsabläufen. Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenverarbeitungslösungen und Backends, die sowohl Analysen als auch KI-Anwendungen unterstützen. Integration von Datenquellen unter Verwendung moderner ETL/ELT-Praktiken und interner Lösungen sowie Reverse-ETL-Jobs zu gegebenen Quellen. Bereinigung und Transformation von Rohdaten zur Übergabe an Datenanalysten und -wissenschaftler unter Ausnutzung einer gut strukturierten Schichtenarchitektur in dbt. Aufbau und Pflege robuster Datenqualitätsrahmen und Validierungsprozesse. Wartung und Fehlersuche unserer Datenarchitektur und Infrastruktur. Entwurf, Verbesserung und Wartung von Datenprozessen und Sicherheitsbest Practices über alle Systeme hinweg, um die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen sicherzustellen. Unterstützung von ML- und KI-Ingenieuren beim Aufbau effizienter Datenpipelines für das Modelltraining. Zusammenarbeit und Mitwirkung an unseren KI-gesteuerten Anwendungen durch Zusammenarbeit mit Software-/Maschinenlern- und KI-Ingenieuren. Enge Zusammenarbeit mit dem Rest des Teams zur Generierung neuer Ideen für analytische Erkenntnisse, Berichte und Prozesse.
Unser Tech-Stack: MongoDB als Anwendungsdatenbank. Docker und Kubernetes für containerisierte Anwendungen. AWS-Cloud-Dienste (EC2, S3, RDS usw.). Airflow und benutzerdefinierte Python-DAGs für Orchestrierung und Datenextraktion. PostgreSQL als Data Warehouse. dbt zur Transformation und Dokumentation von Daten. Git und Bitbucket für Versionskontrolle und CI/CD.
(Senior) Data Engineer (m/f/x) Arbeitgeber: HelloBetter
Kontaktperson:
HelloBetter HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Engineer (m/f/x)
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Freunden, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends im Bereich Data Engineering. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem Laufenden bist und bereit bist, neue Technologien zu lernen, insbesondere in Bezug auf den Tech-Stack von StudySmarter.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich gut auf die technischen Interviews vor. Übe typische Fragen zu Python, ETL/ELT-Prozessen und Datenarchitektur. Das zeigt dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für digitale Gesundheitsanwendungen. Informiere dich über die Produkte von StudySmarter und überlege, wie du zur Verbesserung der Datenverarbeitung in diesen Anwendungen beitragen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Engineer (m/f/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position einen starken Fokus auf Python und Datenarchitektur hat, solltest du konkrete Beispiele für deine Erfahrungen mit diesen Technologien anführen. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in früheren Projekten angewendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei HelloBetter arbeiten möchtest. Betone dein Interesse an digitaler Gesundheit und wie deine Erfahrungen zur Mission des Unternehmens passen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HelloBetter vorbereitest
✨Verstehe den Tech-Stack
Mach dich mit dem Tech-Stack vertraut, den das Unternehmen verwendet. Du solltest mindestens 75% der Technologien beherrschen, die in der Stellenbeschreibung aufgeführt sind, insbesondere Python, CI/CD und Datenbanken.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Datenmodellierung, ETL/ELT-Mustern und API-Design. Sei bereit, deine Erfahrungen und Lösungen aus der Praxis zu teilen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich Datenpipeline-Probleme identifiziert und gelöst hast. Dies zeigt, dass du in der Lage bist, Herausforderungen proaktiv anzugehen und Lösungen zu finden.
✨Kenne die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission und Werte des Unternehmens, insbesondere im Bereich digitale Gesundheit. Zeige, dass du dich mit der Bedeutung ihrer Arbeit identifizieren kannst und wie du dazu beitragen möchtest.