Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Dateningenieuren und entwickle skalierbare Datenlösungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem Fokus auf Datenengineering und Teamarbeit.
- Vorteile: Vollständige Remote-Arbeit, wettbewerbsfähige Vergütung und regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit internationalen Teams und hervorragenden Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Führe spannende Datenprojekte und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Senior Data Engineer (Team Lead) based in Germany.
This remote leadership opportunity is designed for an experienced data engineering professional who can combine deep technical expertise with team management capabilities.
You will lead the design, development, and optimization of scalable data solutions while guiding engineers and shaping engineering best practices.
The role focuses on distributed data processing, streaming architectures, cloud data platforms, and building reliable data infrastructure.
You will collaborate with product, analytics, and engineering teams to define data strategies and deliver impactful solutions.
This position is ideal for a technical leader who enjoys solving complex data challenges, mentoring talent, and driving innovation in a fully remote environment.
Accountabilities
As a Senior Data Engineer (Team Lead), you will be responsible for leading data engineering initiatives while contributing hands-on to the development of scalable and reliable data platforms.
Your main responsibilities will include
- Leading a team of data engineers while actively contributing to the design and development of advanced data pipelines.
- Architecting, implementing, and optimizing large-scale streaming and batch data solutions using technologies such as Kafka, Spark, and Hadoop.
- Managing the deployment, monitoring, and optimization of data infrastructure to ensure performance, reliability, and scalability.
- Collaborating with product, analytics, and engineering teams to understand data requirements and define effective data strategies.
- Coaching and mentoring engineers while promoting strong engineering practices, collaboration, and continuous improvement.
- Establishing and maintaining best practices for data governance, security, compliance, and data quality.
- Identifying opportunities to improve data engineering processes, tooling, and technical standards.
- Supporting architectural decisions and ensuring solutions align with business and technical objectives.
- Communicating technical solutions, progress, and challenges effectively with both technical teams and stakeholders.
Requirements
The ideal candidate is a highly experienced data engineering leader with a strong background in distributed systems and large-scale data solutions. You should bring:
- 6+ years of professional experience in data engineering, including recent experience leading technical teams.
- Strong expertise in Apache Kafka, Apache Spark, and Hadoop ecosystems.
- Hands-on experience designing and maintaining scalable data pipelines and distributed processing systems.
- Experience working with cloud data platforms, with Big Query experience considered highly desirable.
- Proven success delivering complex data engineering solutions in large-scale environments.
- Strong debugging, troubleshooting, performance optimization, and analytical problem-solving skills.
- Experience mentoring engineers, managing workflows, and supporting team development.
- Excellent communication and leadership skills with the ability to collaborate across technical and business teams.
- Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Engineering, or a related field.
Benefits
The role offers a flexible remote environment with opportunities to work on challenging data engineering initiatives and grow as a technical leader. Benefits include:
- Fully remote work opportunity.
- Competitive compensation package paid in foreign currency.
- Regular training and professional development opportunities.
- Opportunity to lead impactful data projects with modern technologies.
- Exposure to complex distributed systems and cloud data platforms.
- Collaborative environment with international teams and experienced professionals.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
Senior Data Engineer (Team Lead) Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (Team Lead) 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 Jobgether 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 (Team Lead) 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 (Team Lead) bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!
