Staff Data Engineer (all genders)

Staff Data Engineer (all genders)

München Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Holidu GmbH

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte unsere Datenplattform und entwickle zuverlässige Datenpipelines.
  • Unternehmen: Holidu, ein schnell wachsendes Unternehmen im Bereich Ferienvermietungstechnologie.
  • Vorteile: Reisevorteile, Fitnessstudio-Rabatte und persönliche Lernbudgets.
  • Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit flexiblen Arbeitszeiten und internationalem Team.
  • Warum dieser Job: Forme die Zukunft des Reisens mit Produkten, die Millionen nutzen.
  • Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder Software Engineering.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Holidu ist eines der am schnellsten wachsenden Technologieunternehmen im Bereich Ferienvermietungen. Unsere Mission ist es, die Buchung und das Hosting von Ferienhäusern zweifelsfrei und voller Freude zu gestalten, indem wir Gastgebern helfen, mehr Buchungen mit weniger Aufwand zu generieren, und Gästen helfen, ein Ferienhaus zu finden, das ihnen wirklich gefällt.

Ihr zukünftiges Team

Sie werden dem Data Engineering-Team in unserer Business Intelligence-Abteilung beitreten. Wir sind verantwortlich für die Datenplattform von Anfang bis Ende, einschließlich der Infrastruktur, auf der sie läuft: Daten aus allen Quellen bei Holidu zu erfassen – Event-Tracking, RDS-Datenbanken, Google Sheets, externe APIs – effizient zu speichern, Abfragen schnell zu halten und sie der Analyseebene zur Verfügung zu stellen, auf der das Unternehmen basiert (Looker heute, entwickelt, um tool-agnostisch zu bleiben). Wir bauen und betreiben diese Infrastruktur selbst als Code mit Terraform. Es ist ein eng verbundenes Team von fünf Personen (drei Senior Engineers, ein Staff Engineer und ein Tech Lead Manager, an den Sie berichten), das Hand in Hand mit unseren Analytics- und Data Science-Teams arbeitet, um die Tools, die Sie entwickeln, in echte Auswirkungen umzuwandeln.

Unser Tech-Stack

  • Datenpipelines: Airflow + dbt-core
  • Datenlagerung & Abfrage: Redshift (provisioniert und serverlos), Athena, DuckDB, PySpark
  • Cloud & DevOps: AWS EKS (Kubernetes), Terraform, Docker, Jenkins für kontinuierliche Integration und Bereitstellung
  • Erfassung: Kafka, Airbyte, Fivetran
  • Überwachung: ELK, Grafana, Looker, OpsGenie
  • Automatisierung & KI: Claude, Copilot, Codex sind Teil des täglichen Workflows, nicht nachträglich gedacht.

Ihre Rolle auf dieser Reise

  • Gestalten Sie unsere Datenplattform und die Infrastruktur, auf der sie läuft, von der Erfassung über viele Quellen, durch effiziente Speicherung und schnelle Abfragen bis hin zur Servierschicht, mit der das Unternehmen Entscheidungen trifft.
  • Entwerfen, bauen und betreiben Sie zuverlässige Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen – Streaming und Batch – erfassen und als abfragebereite Datensätze bereitstellen, auf die Analysten und Wissenschaftler angewiesen sind.
  • Gestalten Sie die Entwicklungstools und Best Practices, die es Analytics-, Data Science- und Engineering-Teams ermöglichen, hochwertige Datensätze eigenständig zu erstellen.
  • Übernehmen Sie sowohl die Architektur als auch die AWS-Rechnung: Treffen Sie die Abwägungen, die Qualität und SLAs hoch halten, ohne dass die Kosten außer Kontrolle geraten, und überwachen Sie die Pipeline-Leistung kontinuierlich.
  • Setzen Sie technische Richtungen und gestalten Sie die Engineering-Ziele zusammen mit Engineering-Managern, forschen Sie nach neuen Lösungen und bringen Sie frische Innovationen in die Plattform.
  • Wachsen Sie das Team, indem Sie Ingenieure betreuen, Ihre Gedanken offen teilen und helfen, neue Talente zu rekrutieren.

Ihr Rucksack ist gefüllt mit

  • 8+ Jahren Erfahrung in Data Engineering, Software Engineering oder einer ähnlichen Rolle, idealerweise mit Erfahrung auf Senior- oder Staff-Ebene (zum Beispiel als Data Engineer, Analytics Engineer oder BI Engineer).
  • Erfahrung im Aufbau und in der Implementierung von Lakehouse-Architekturen in AWS oder vergleichbaren Setups.
  • Praktische Fähigkeiten im Aufbau von Batch- und Streaming-Pipelines mit Tools wie Airflow, dbt, Redshift, Athena/Presto, Firehose, Spark und SQL-Datenbanken.
  • Starke Programmierkenntnisse in Python und SQL (Java oder Kotlin sind ein Plus).
  • Solides Verständnis von verteilten Systemen und DataOps-Praktiken wie Infrastructure as Code, CI/CD für Datenpipelines, automatisiertes Testen, Überwachung und Beobachtbarkeit sowie Datenqualitätsmanagement.
  • Erfahrung mit Containerisierungs- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes/EKS).
  • Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und eine Erfolgsbilanz bei der Beeinflussung technischer Richtungen und der Ausrichtung von Lösungen an den Geschäftszielen.
  • Erfahrung in der Datenverwaltung und Begeisterung für die Nutzung von LLM-Tools und -Agenten zur Steigerung der Produktivität Ihres Teams sind von Vorteil.

Unser Abenteuer umfasst

  • Einfluss: Gestalten Sie die Zukunft des Reisens mit Produkten, die von Millionen von Gästen und Tausenden von Gastgebern genutzt werden.
  • Lernen: Wachsen Sie beruflich in einer Kultur, die auf Neugier und Feedback gedeiht. Sie lernen von herausragenden Kollegen, arbeiten interdisziplinär zusammen und profitieren von Mentorship und persönlichen Lernbudgets – mit einem starken Fokus auf KI.
  • Tolle Menschen: Treten Sie einem Team von klugen, motivierten und internationalen Kollegen bei, die sich gegenseitig herausfordern und unterstützen. Wir feiern Erfolge und halten unsere Kultur unterhaltsam, ehrgeizig und menschlich.
  • Technologie: Arbeiten Sie in einer modernen Technologielandschaft. Sie erleben das Tempo eines Scale-ups kombiniert mit der Stabilität eines bewährten Geschäftsmodells, das es Ihnen ermöglicht, kontinuierlich zu bauen, zu testen und zu verbessern.
  • Flexibilität: Arbeiten Sie in einem hybriden Setup mit über 50 % Bürozeit für die Zusammenarbeit und verbringen Sie bis zu 8 Wochen im Jahr an anderen inspirierenden Orten. Sie bleiben durch regelmäßige Veranstaltungen und Treffen in fast 30 Büros verbunden.
  • Zusätzliche Vorteile: Natürlich bieten wir auch Reisevorteile, Fitnessstudio-Rabatte und andere Anreize, um Sie energiegeladen zu halten – aber was uns wirklich auszeichnet, ist die Chance, in einer dynamischen Branche zu wachsen, zusammen mit großartigen Menschen, während Sie dabei Spaß haben.

Wir setzen uns für Vielfalt in allen Aspekten unseres Unternehmens ein. Wir ermutigen Bewerbungen von allen Geschlechtern, aus allen Teilen der Welt und aus allen individuellen Hintergründen. Sie sind herzlich eingeladen, Ihre Bewerbung ohne Foto und ohne Angabe von Geschlecht, Geburtsdatum, Familienstand, Nationalität oder Behinderungsstatus (sofern zutreffend) einzureichen. Wenn Sie besondere Unterstützung bei der Vereinbarung von Interviews, Bürobesuchen oder dem Rekrutierungsprozess im Allgemeinen benötigen, wenden Sie sich bitte an die zuständige HR-Person für diese Stelle, und wir werden unser Bestes tun, um Ihre Bedürfnisse zu berücksichtigen.

Staff Data Engineer (all genders) Arbeitgeber: Holidu GmbH

Holidu ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in München bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliches Wachstum und kontinuierliches Lernen, profitieren Mitarbeiter von Mentorship-Programmen und individuellen Lernbudgets, während sie an innovativen Projekten arbeiten, die Millionen von Reisenden und Gastgebern zugutekommen. Die flexible Hybrid-Arbeitsweise und zahlreiche Zusatzleistungen, wie Reisevorteile und Fitnessrabatte, machen Holidu zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die ihre Karriere im Bereich Data Science vorantreiben möchten.

Holidu GmbH

Kontaktdaten:

Holidu GmbH Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Engineer (all genders) erhalten könntest

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 Holidu GmbH 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 Staff Data Engineer (all genders) mit Bravour zu bestehen

Data Engineering
Software Engineering
Lakehouse Architekturen
Batch- und Streaming-Pipelines
Airflow
dbt
Redshift

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 Staff Data Engineer (all genders) bei Holidu GmbH gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Holidu GmbH 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 Holidu GmbH entscheidend sein!