Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Echtzeit-Dateninfrastruktur für maschinelles Lernen auf globaler Ebene.
- Unternehmen: Innovative AdTech-Plattform mit dynamischem Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Hybrid-Arbeitsmodell und Unterstützung bei Umzug und Visa.
- Weitere Informationen: Exzellente Karrierechancen in einem schnelllebigen, technologiegetriebenen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und beeinflusse Millionen von Nutzern.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Dateninfrastrukturen und Streaming-Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Hamburg (Hybrid) 2B+ tägliche Anfragen. TBs an Streaming-Ereignisdaten. Sub-100ms Entscheidungsfindungssysteme, die in der Produktion laufen.
Wenn Sie eine Dateninfrastruktur aufbauen möchten, die nicht nur Informationen speichert, sondern auch Echtzeit-Maschinenlernentscheidungen in globalem Maßstab ermöglicht, ist dies die Umgebung.
Sie werden Teil einer hochskalierbaren AdTech-Plattform, auf der jedes Ereignis verarbeitet und in Signale umgewandelt wird, die direkt die Anzeigenauswahl, Preisgestaltung und Einnahmen in Echtzeit beeinflussen. Dies ist keine traditionelle Data-Warehouse-Rolle – es handelt sich um Echtzeit-, verteilte Datenverarbeitung im Kern eines Live-ML-gesteuerten Systems, das Hunderten von Millionen von Nutzern dient.
Was Sie besitzen werden:
- Ein Echtzeit-Feature-Store, der auf Apache Flink basiert und ML-Entscheidungen unterstützt
- Streaming-Pipelines, die täglich TB-große Ereignisdaten verarbeiten
- End-to-End-Datenqualität, Validierungs- und Beobachtungsrahmen
- Niedrige Latenz (enge Zusammenarbeit zwischen Data Science, Backend und Infrastrukturteams)
Was wir suchen:
Sie sollten über umfangreiche Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung von Dateninfrastrukturen oder Streaming-Systemen in der Produktion in bedeutendem Maßstab verfügen. Dazu gehört die Arbeit mit verteilten Systemen, ereignisgesteuerten Architekturen und Hochdurchsatz-Datenpipelines.
Starke Backend-Engineering-Fähigkeiten (insbesondere Java) sind wichtig, ebenso wie praktische Erfahrungen mit Kafka, Flink oder ähnlichen Streaming-Technologien. Sie sollten sich wohlfühlen, eng mit Data-Science-Teams zusammenzuarbeiten und verstehen, wie Produktionsdatensysteme die ML-Leistung direkt ermöglichen.
Genauso wichtig ist die Denkweise – Sie bewegen nicht nur Daten zwischen Systemen. Sie bauen das Fundament, das Echtzeitalgorithmen über die gesamte Plattform hinweg ermöglicht.
Technologiestack:
- Kafka, Apache Flink, Go, Java, AWS (S3, DynamoDB), Redis, Druid, Kubernetes, Terraform, Airflow, Prometheus, Grafana, ELK
Logistik:
Hamburg (Hybrid – 3 Tage vor Ort). Umzugs- und Visumsunterstützung für internationale Kandidaten verfügbar.
Gehaltsbereich: €85-€100k p/a
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Impala Search
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil einer globalen AdTech-Plattform zu werden, auf der maschinelles Lernen im Mittelpunkt steht. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir Ihnen durch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Mit einem modernen Büro in Hamburg und flexiblen Arbeitszeiten unterstützen wir eine ausgewogene Work-Life-Balance und bieten Umzugsunterstützung für neue Teammitglieder.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer erhalten könntest
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur auf die Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Verbindungen suchen, die uns helfen können, den Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse über Streaming-Technologien und verteilte Systeme auffrischst. Wir sollten auch Beispiele aus unseren bisherigen Projekten parat haben, um unsere Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Sprich über deine Begeisterung für Daten und maschinelles Lernen in Gesprächen. Lass uns zeigen, dass wir nicht nur die technischen Fähigkeiten haben, sondern auch die Motivation, innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt Initiative und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du Dateninfrastrukturen oder Streaming-Systeme aufgebaut hast. Zeig uns, dass du die Herausforderungen in der realen Welt kennst und meisterst!
Verstehe unsere Tech-Stack:Mach dich mit den Technologien vertraut, die wir verwenden, wie Kafka und Apache Flink. Wenn du in deiner Bewerbung zeigst, dass du diese Tools beherrschst, wird das sicher positiv auffallen!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle Informationen auf einen Blick hast!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Impala Search vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Kafka, Flink und AWS. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu verteilten Systemen und Streaming-Architekturen. Übe, wie du komplexe Probleme lösen würdest, und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Das zeigt, dass du nicht nur die Lösungen kennst, sondern auch den Prozess dahinter verstehst.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikation
Da enge Zusammenarbeit mit Data Science-Teams gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du in der Vergangenheit mit anderen Abteilungen kommuniziert hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Das zeigt, dass du ein Teamplayer bist.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie der Erfolg in dieser Rolle gemessen wird. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur zu erfahren.
