Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines für autonome Fahrzeugsysteme.
- Unternehmen: Wayve, führend in der Entwicklung von Embodied AI-Technologie.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, inklusive Weiterbildung und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des autonomen Fahrens mit innovativen Datenlösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und großen verteilten Datensystemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Über uns
Wayve ist der führende Entwickler von Embodied AI-Technologie. Unsere fortschrittliche KI-Software und Grundmodelle ermöglichen es Fahrzeugen, komplexe Umgebungen zu erkennen, zu verstehen und zu navigieren, wodurch die Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit automatisierter Fahrsysteme verbessert wird. Unsere Vision ist es, Autonomie zu schaffen, die die Welt voranbringt. Unsere intelligenten, kartelosen und hardwareunabhängigen KI-Produkte sind für Automobilhersteller konzipiert und beschleunigen den Übergang vom assistierten zum automatisierten Fahren. In unserer schnelllebigen Umgebung motivieren uns große Probleme – wir umarmen die Unsicherheit und stellen uns komplexen Herausforderungen, um bahnbrechende Lösungen zu finden. Wir streben hoch und bleiben bescheiden in unserem Streben nach Exzellenz, lernen ständig dazu und entwickeln uns weiter, während wir den Weg für eine intelligentere, sicherere Zukunft ebnen.
Bei Wayve zählen Ihre Beiträge. Wir schätzen Vielfalt, begrüßen neue Perspektiven und fördern ein inklusives Arbeitsumfeld; wir unterstützen uns gegenseitig, um Wirkung zu erzielen.
Die Rolle
Als Data Engineer mit Fokus auf Datenqualität und Provenienz werden Sie die Datenbasis aufbauen, die die Entwicklung des autonomen Fahrens bei Wayve ermöglicht. Sie verwandeln große Mengen an Flotten- und Simulationsdaten in vertrauenswürdige, auffindbare und reproduzierbare Datensätze, die von ML-, Autonomie-, Simulations- und Sicherheitsteams mit Vertrauen genutzt werden können. Dies ist eine hochwirksame Gelegenheit, die Datenprodukte, Standards und das Betriebsmodell hinter der verkörperten Intelligenz im Petabyte-Maßstab zu definieren.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Entwerfen, bauen und betreiben von skalierbaren Batch- und Streaming-Pipelines für multimodale Flotten- und Simulationsdaten.
- Erstellen von Datenmodellen, Katalogen, Indizes und Abfragefähigkeiten, die Sensor-, Fahrzeugzustands-, Karten- und Ereignisdaten leicht auffindbar und nutzbar machen.
- Erstellen von versionierten, reproduzierbaren Datensätzen für Training, Evaluierung, Replay, Szenarienanalyse und Sicherheitsanalysen.
- Entwickeln robuster Workflows für Datenaufnahme, Synchronisation, Transformation, Kuratierung, Kennzeichnung und Validierung der Datenqualität.
- Zusammenarbeiten mit Ingenieuren für Autonomie, ML, Simulation und Sicherheit zur Definition von Schemata, APIs und Datenverträgen.
- Starke Standards für Herkunft, Beobachtbarkeit, Zugriffskontrollen, Aufbewahrung und Kostenmanagement über die Datenplattform hinweg etablieren.
- Verbessern der Leistung, Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit von großangelegten Speicher- und Rechenlasten.
Über Sie
Um Sie als Data Engineer für Datenqualität und Provenienz bei Wayve erfolgreich zu machen, suchen wir die folgenden Fähigkeiten und Erfahrungen.
Wesentlich:
- Starke praktische Kenntnisse in Python und SQL, mit soliden Grundlagen in der Softwareentwicklung.
- Erfahrung im Entwerfen und Betreiben von großangelegten verteilten Datensystemen, über kleine Analysen oder Reporting-Pipelines hinaus.
- Praktische Erfahrung mit verteiltem Processing und Workflow-Orchestrierungstechnologien wie Spark, Flyte, Airflow oder ähnlichen Tools.
- Erfahrung im Aufbau und Betrieb cloudbasierter Datenplattformen unter Verwendung von Objektspeicher, einschließlich Datenorganisation, Versionierung, Abfragen, Governance und Kostenmanagement.
- Nachgewiesene Verantwortung für Datenqualität, Herkunft, Beobachtbarkeit, Reproduzierbarkeit und Vorfallreaktion für Produktionsdaten-Workflows.
- Erfahrung in der Übersetzung von mehrdeutigen Anforderungen aus ML-, Datenwissenschafts-, Robotik- oder ähnlichen technischen Teams in langlebige, wiederverwendbare Plattformfähigkeiten.
- Komfort im Umgang mit Unklarheiten und Unterstützung bei der Definition der Grenzen, Standards und Arbeitsweisen für eine wachsende Datenplattform.
Wünschenswert:
- Erfahrung mit autonomen Fahrzeugen, ADAS, Robotik, Kartierung, Drohnen oder einem anderen sensorreichen Bereich.
- Vertrautheit mit zeitlich synchronisierten Sensordaten, geospatialen Daten oder multimodalen Datensätzen.
- Verständnis von ML-Training, Evaluierung, Simulation oder geschlossenen Entwicklungs-Workflows.
Dies ist eine Vollzeitstelle in unserem Büro in Leonburg, Deutschland. Bei Wayve möchten wir das Beste aus allen Welten, daher betreiben wir eine hybride Arbeitsrichtlinie, die Zeit zusammen in unseren Büros und Workshops kombiniert, um Innovation, Kultur, Beziehungen und Lernen zu fördern, sowie Zeit, die von zu Hause aus gearbeitet wird.
Wayve setzt sich dafür ein, ein inklusives Interviewerlebnis zu schaffen. Wenn Sie Anpassungen benötigen, um vollständig an unserem Interviewprozess teilnehmen zu können, lassen Sie es uns bitte wissen.
Wir verstehen, dass jeder eine einzigartige Kombination von Fähigkeiten und Erfahrungen hat und dass nicht jeder alle oben genannten Anforderungen erfüllen wird. Wenn Sie leidenschaftlich an selbstfahrenden Autos interessiert sind und denken, dass Sie das Potenzial haben, einen positiven Einfluss auf die Welt auszuüben, sind Sie bei uns genau richtig.
Wayve verpflichtet sich, eine vielfältige, faire und respektvolle Kultur zu schaffen, die alle Menschen basierend auf ihren einzigartigen Fähigkeiten und Perspektiven sowie unabhängig von Geschlecht, Rasse, Religion oder Glauben, ethnischer oder nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, häuslichem oder zivilrechtlichem Status, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus, Schwangerschaft oder verwandten Bedingungen (einschließlich Stillen) oder aus anderen Gründen, die durch geltendes Recht geschützt sind, einbezieht.
Data Engineer, Data Quality & Provenance Arbeitgeber: Icehouseventures
Wayve ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Mit einem hybriden Arbeitsmodell in Leonberg ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, sowohl im Büro als auch von zu Hause aus zu arbeiten, was die Work-Life-Balance unterstützt. Zudem legt Wayve großen Wert auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, sodass Mitarbeiter in ihrer Karriere wachsen und bedeutende Beiträge zur Zukunft des automatisierten Fahrens leisten können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer, Data Quality & Provenance 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 Icehouseventures 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 Engineer, Data Quality & Provenance 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 Engineer, Data Quality & Provenance bei Icehouseventures gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Icehouseventures 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 Icehouseventures entscheidend sein!
