Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Datenbasis für unser Unternehmen und transformiere fragmentierte Daten in nutzbare Insights.
- Unternehmen: Werde Teil eines dynamischen Teams in einem innovativen Unternehmen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeite in einem schnelllebigen Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse echte Entscheidungen im Sportbereich.
- Qualifikationen: 5-7 Jahre Erfahrung in datenintensiven Rollen und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- As CUJU’s first Senior Data Engineer, you will build the data foundation of the company.
- Your mission is to transform fragmented data across multiple systems into a reliable, scalable, and usable data layer that enables: Clear business metrics (e. g. MAU, retention)
- Product decision‑making
- Future player performance insights
- Define and implement core data models (users, events, performance)
- Design and operate robust, production‑grade data pipelines
- Establish a single source of truth for key business and product metrics
- Structure data for business and product analysis (retention, funnels, activation)
- Build and deploy data services and jobs on AWS (e. g. S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Athena, Redshift, etc.)
- Make pragmatic decisions on how data is stored, processed, and accessed
- Evaluate and introduce tools (e. g. Big Query, Snowflake, Databricks) where they add clear value
- Ensure the architecture scales with product, AI, and data growth without overengineering
- Optimize pipelines for scalability, cost efficiency, and performance
- Write clean, maintainable, and well‑structured Python code following software engineering best practices
- Work closely with Product, Engineering, AI, and Business teams
Requirements
- 5-7+ years of professional experience in data‑heavy roles (data engineering, ML engineering, or similar).
- Strong programming skills in Python (clean architecture, testing, modular design not just scripts).
- Solid SQL skills and experience designing analytical schemas.
- Hands‑on experience building production data pipelines and services.
- Strong experience with AWS and cloud‑native data architectures.
- Familiarity with infrastructure concepts (CI/CD, monitoring, logging, deployments).
- Comfortable working with imperfect, real‑world data and evolving requirements.
- Experience working in fast‑paced or early‑stage environments.
- Excellent communication skills in English, with the ability to effectively collaborate with cross‑functional and international teams.
- Passionate about sports, performance analytics, and leveraging data to make a real‑world impact.
- ATS Optimization Keywords
- Hard Skills
- data engineering
- machine learning engineering
- Python
- SQL
- data pipelines
- data services
- data modeling
- data architecture
- cloud‑native architectures
- data analysis
- Soft Skills
- communication
- collaboration
- problem‑solving
- adaptability
- decision‑making
- teamwork
- organizational skills
- attention to detail
- critical thinking
- passion for sports
- Industry Keywords
- data metrics
- retention
- performance insights
- CI/CD
- monitoring
- logging
- fast‑paced environments
- early‑stage environments
- real‑world data
- performance analytics
- Tools & Technologies
- AWS
- Lambda
- ECS
- EKS
- Glue
- Athena
- Redshift
- Big Query
- Snowflake
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer – Data Foundation, Analytics 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 Senior Data Engineer – Data Foundation, Analytics 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 Senior Data Engineer – Data Foundation, Analytics 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 – Data Foundation, Analytics 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!
