Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Plattformstrategie und entwickle innovative Datenarchitekturen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenengineering mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Wachsendes Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
- Shape Platform Strategy & Architecture
- Pioneer Agentic AI & Analytics Innovation
- Modernize Pipelines & Event
Streaming: Build, optimize, and manage highly resilient ETL/ELT pipelines using Snowflake, dbt, Airbyte, and Airflow.
You will design modern ingestion and transformation architectures while enabling near-real-time event streaming capabilities through Kafka and similar technologies.
- Automate Workflows & Operational
Processes: Leverage orchestration and automation platforms such as n8n to connect systems, streamline business operations, eliminate repetitive manual work, and enable scalable workflow automation across teams.
- Establish AI-Ready
- Data
Foundations: Ensure all data products are discoverable, well-documented, governed, and trusted across the organization.
You will establish strong data contracts, ownership models, observability standards, and governance practices so both humans and AI-powered systems can confidently work with data.
- Leverage Cloud & Dev
- Ops
Infrastructure: Deploy and manage cloud-native data infrastructure on AWS while working with Infrastructure-as-Code and containerized environments using Terraform, Kubernetes, and Git Lab CI/CD pipelines.
- Empower & Mentor a
- Skilled
Team: Provide dedicated technical leadership and hands‑on mentorship to two data engineers.
You will establish engineering standards, scalable operational practices, testing structures, and a strong culture of collaboration and technical excellence.
Requirements
- Proven
- Data
- Engineering
Foundation: 5+ years of experience in data engineering or technical leadership, with strong expertise in SQL, Python, ETL/ELT, data modeling, and scalable data architectures.
- Modern Platform & Architecture Experience: Proven experience designing scalable data platforms and migrating legacy systems toward modular or event-driven architectures.
- Cross-Functional Communication: Strong experience collaborating with cross-functional stakeholders to align technical architecture with business goals.
- The Modern Data Stack: Hands-on expertise with Snowflake, dbt, Airflow, and Airbyte, plus experience with event-streaming technologies such as Kafka.
- Advanced Coding & Dev
Ops: Strong Python skills and experience with AWS, Terraform, Kubernetes, Git Lab CI/CD, and cloud-native infrastructure.
- Automation & AI Engineering: Experience or strong interest in analytics agents, LLM integrations, and workflow automation using tools such as Open AI APIs, Anthropic APIs, n8n, Lang Chain, or Llama Index.
- Data Governance & Reliability: Strong understanding of data quality, governance, observability, security, and reliable data products.
- Core Competencies
Demonstrates expertise in building and managing scalable data architectures, leveraging modern data stack technologies, and ensuring data governance and reliability.
Proven ability to lead and mentor teams while aligning technical strategies with business objectives.
- Highest-signal resume keywords
- Data Engineering
- SQL
- Python
- Snowflake
- AWS
- ATS Optimization Keywords
- Hard Skills
- ETL
- Data Modeling
- Scalable Data Architectures
- Event-Driven Architectures
- Data Governance
- Data Quality
- Observability
- Automation
- Analytics Agents
- Workflow Automation
- Soft Skills
- Cross-Functional Communication
- Technical Leadership
- Mentorship
- Collaboration
- Problem-Solving
- Industry Keywords
- Cloud-Native Infrastructure
- Data Products
- Event Streaming
- Operational Processes
- Data Contracts
- Tools & Technologies
- Dbt
- Airflow
- Airbyte
- Kafka
- Terraform
- Kubernetes
- Git Lab CI/CD
- Open AI APIs
- Lang Chain
- #J-18808-Ljbffr
Data Platform Lead Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Platform 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 Jobtailor 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 Platform 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 Data Platform Lead bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
