Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und besitze unsere Dateninfrastruktur für die Musikindustrie.
- Unternehmen: Label OS, die Plattform für unabhängige Labels.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Remote-Optionen und ein kleines, erfahrenes Team.
- Weitere Informationen: Hohe Eigenverantwortung und echte architektonische Autorität von Tag eins.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit KI-gesteuerten Produkten.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in der Datenpipeline-Entwicklung und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Mission
Wir stellen einen Senior Data Pipeline Engineer ein, um unsere Datenaufnahmeinfrastruktur aufzubauen und zu betreiben. Dies ist keine Support-Rolle. Diese Person ist verantwortlich für das Datenrückgrat des Unternehmens. Wir haben bereits eine funktionierende Dateninfrastruktur, die über mehr als ein Jahrzehnt in der Musikindustrie aufgebaut wurde, mit Produktionspipelines, Crawlern und Integrationen, die heute echte Produkte speisen. Unsere KI-Agenten werden diese Daten nutzen, um Künstler zu scouten, Deals zu modellieren, Einnahmen vorherzusagen und Abläufe zu automatisieren. Jede Einsicht, jede Empfehlung, jede automatisierte Entscheidung beginnt mit Daten, die durch die Systeme fließen, die Sie besitzen.
Ihr Job besteht darin, das Vorhandene zu übernehmen, es zu Ihrem zu machen und es zu skalieren. Verbessern Sie die Zuverlässigkeit, erweitern Sie die Abdeckung, fügen Sie neue Quellen hinzu und entwickeln Sie die Architektur weiter, während wir wachsen. Sie werden auch neue Pipelines entwerfen und bauen, wo dies erforderlich ist. Das Fundament ist solide. Was wir brauchen, ist die Person, die es auf die nächste Stufe bringt.
Dies ist eine Rolle mit hoher Eigenverantwortung. Sie werden eng mit Produkt und Engineering zusammenarbeiten, gestalten, wie wir externe Daten sammeln und verarbeiten, und von Anfang an echte architektonische Autorität haben.
Ihr Profil
Was wir suchen
- Must have:
- 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und/oder Web-Crawling-Infrastrukturen in Produktionsumgebungen
- Starke Python-Kenntnisse: Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, Playwright oder gleichwertig
- Erfahrung mit Pipeline-Orchestrierungstools wie Airflow, Prefect oder Dagster
- Solides Verständnis von Datenbanken (PostgreSQL, MongoDB oder ähnlich) und Datenmodellierung
- Erfahrung im Umgang mit unordentlichen, inkonsistenten realen Daten und dem Aufbau von Validierungsschichten
- Komfort mit Cloud-Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure)
- Eine Erfolgsbilanz beim Aufbau von Systemen, die zuverlässig ohne ständige Überwachung laufen
- Tiefe Vertrautheit mit KI-Tools und -Workflows. KI sollte bereits Teil Ihrer täglichen Arbeit sein. Sie treten einem KI-nativen Unternehmen bei, das KI-gestützte Produkte entwickelt.
- Nice to have:
- Erfahrung mit headless Browsern und Anti-Detection-Techniken im großen Maßstab
- Vertrautheit mit der Musikindustrie, Streaming-Plattformen oder Mediendaten
- Erfahrung mit Data Warehousing (BigQuery, Snowflake, Redshift)
- Exposition gegenüber Nachrichtenwarteschlangen (Kafka, RabbitMQ, Redis)
- Erfahrung im Aufbau interner Tools und Dashboards
Wer Sie sind
Sie denken in Systemen, nicht in Skripten. Sie haben Crawling- oder Datenaufnahmeinfrastrukturen in einem Unternehmen aufgebaut, in dem externe Daten ein zentrales Element des Produkts waren, nicht ein Nebenprojekt. Sie haben sich mit den unangenehmen Realitäten auseinandergesetzt: Websites, die über Nacht Layouts ändern, Anti-Bot-Systeme, Ratenlimits, inkonsistente APIs und fehlende Daten. Sie haben Pipelines von Anfang bis Ende besessen.
Sie sind selbstgesteuert. Sie treffen architektonische Entscheidungen, nicht nur die Ausführung von Tickets. Sie kümmern sich fast obsessiv um die Datenqualität. Sie sind die Art von Person, die drei Validierungsprüfungen erstellt, wo eine "in Ordnung" wäre.
Warum diese Rolle
Ihre Pipelines speisen die KI-Agenten, die Scouting, Deal-Modellierung, Tantiemen, Release-Planung und Marketing für unsere Kunden durchführen.
Sie übernehmen eine funktionierende Dateninfrastruktur, die über mehr als ein Jahrzehnt aufgebaut wurde, und machen sie zu Ihrer.
Wir haben den gesamten Tech-Stack von Grund auf neu aufgebaut. Kein Erbe, mit dem man arbeiten muss.
Kleines, aber hochqualifiziertes Team. Ihre Arbeit wird schnell ausgeliefert und berührt alles.
Remote-freundlich mit flexiblen Arbeitszeiten. Büro in Zürich verfügbar für diejenigen, die es bevorzugen.
Wie man sich bewirbt
Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf und eine kurze Notiz, in der Sie ein Datenpipeline- oder Crawling-System beschreiben, das Sie von Grund auf neu aufgebaut haben. Wir möchten hören, in welchem Umfang es betrieben wurde, was kaputt ging und wie Sie es behoben haben.
Über uns
Label OS ist die Plattform, die unabhängige Labels nutzen, um ihr Geschäft zu führen. Distribution, Tantiemen, Analytik, Release-Operationen, Deal-Modellierung, Scouting, Marketing-Intelligenz. Labels nutzen Label OS, um ihren Katalog zu verwalten, Einnahmen zu verfolgen und bessere Entscheidungen zu treffen, ohne große Teams dafür aufbauen zu müssen.
Unsere KI-Agenten übernehmen die repetitive Arbeit in jeder Abteilung, damit die Menschen sich auf das konzentrieren können, was wirklich wichtig ist: Künstler finden und Karrieren aufbauen.
Unsere Kunden sind einige der angesehensten Namen in der unabhängigen Musik. Wir sind ein kleines, erfahrenes Team, das KI in jeder Abteilung voll ausschöpft. Wir handeln schnell, liefern echte Produkte aus und bauen die Werkzeuge, die unabhängige Labels tatsächlich benötigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Senior Data Pipeline Engineer Arbeitgeber: iGroove AG
Label OS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Sie als Senior Data Pipeline Engineer die Möglichkeit haben, die Dateninfrastruktur eines führenden Unternehmens in der Musikindustrie zu gestalten und zu optimieren. Mit einem kleinen, hochqualifizierten Team und der Flexibilität, remote zu arbeiten oder das Büro in Zürich zu nutzen, fördern wir eine Kultur des Wachstums und der Eigenverantwortung, während wir gleichzeitig auf modernste KI-Technologien setzen, um unseren Kunden einen echten Mehrwert zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Pipeline Engineer erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Stelle als Senior Data Pipeline Engineer interessierst, zögere nicht, direkt über unsere Website zu bewerben. Zeige uns, dass du bereit bist, Verantwortung zu übernehmen und deine Ideen einzubringen.
✨Tipp Nummer 2
Netzwerken ist der Schlüssel! Verbinde dich mit anderen Fachleuten in der Branche, sei es über LinkedIn oder bei Events. Lass sie wissen, dass du auf der Suche nach einer neuen Herausforderung bist und teile deine Erfahrungen im Bereich Datenpipelines.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Du wirst wahrscheinlich Fragen zu deinen Erfahrungen mit Python, Datenbanken und Cloud-Infrastrukturen bekommen. Übe, wie du deine bisherigen Projekte und Herausforderungen klar und prägnant präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für AI! Da wir ein AI-natives Unternehmen sind, ist es wichtig, dass du deine Begeisterung für KI-Tools und deren Anwendung in der Datenverarbeitung zeigst. Teile Beispiele, wie du AI in deinen bisherigen Projekten genutzt hast.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Pipeline Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du dich bewirbst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Menschen, die Leidenschaft für Daten haben und bereit sind, Verantwortung zu übernehmen.
Erzähl deine Geschichte:In deinem Anschreiben solltest du uns von einem Projekt erzählen, das du geleitet hast. Was waren die Herausforderungen? Wie hast du sie gemeistert? Das gibt uns einen Einblick in deine Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Mach es konkret:Verwende konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du über deine Python-Kenntnisse sprichst, nenn spezifische Tools oder Projekte, an denen du gearbeitet hast. Das macht deinen Antrag greifbarer.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie direkt im richtigen Kontext sehen können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei iGroove AG vorbereitet
✨Verstehe die Infrastruktur
Mach dich mit der bestehenden Dateninfrastruktur vertraut. Überlege dir, wie du sie verbessern und skalieren kannst. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Technik beherrschst, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Möglichkeiten hast, die mit der Arbeit an einer solchen Infrastruktur verbunden sind.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die mit Datenpipelines oder Web-Crawling zu tun hatten. Sei bereit, über die Probleme zu sprechen, die du gelöst hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast. Das zeigt, dass du praktische Erfahrung hast und in der Lage bist, Herausforderungen zu meistern.
✨Zeige deine Leidenschaft für AI
Da das Unternehmen AI-native ist, solltest du deine Erfahrungen und dein Interesse an KI-Tools und -Workflows betonen. Erkläre, wie du AI in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast und wie du denkst, dass AI die Zukunft der Datenverarbeitung beeinflussen wird.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du dich mit dem Unternehmen und der Rolle auseinandergesetzt hast. Frage nach den aktuellen Herausforderungen der Datenpipeline oder wie das Team die Zusammenarbeit zwischen Produkt und Engineering gestaltet. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position.