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 in Hamburg bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an einer hochmodernen AdTech-Plattform zu arbeiten, die nicht nur Daten speichert, sondern diese in Echtzeit für maschinelles Lernen nutzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und ein hybrides Arbeitsmodell bieten, das Flexibilität und Work-Life-Balance unterstützt. Genießen Sie die Vorteile eines dynamischen Teams, das an der Spitze der Technologie steht und internationale Talente willkommen heißt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer erhalten könnten
✨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 Impala Search 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 Senior Data Engineer 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 Senior Data Engineer bei Impala Search gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Impala Search 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 Impala Search entscheidend sein!
