Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Dateningenieuren und manage die Entwicklung innovativer Datenanwendungen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich analytische Datenplattformen mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Spannende Projekte und hervorragende Aufstiegschancen in einem modernen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und führe ein talentiertes Team zu neuen Höhen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung und Führungskompetenz sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Leiten, entwickeln und verwalten eines Teams von vier Personen: drei Dateningenieuren und einem Service-Manager – Richtung vorgeben, Arbeit priorisieren und die technischen sowie Lieferfähigkeiten des Teams ausbauen.
- Eigenverantwortung für eine zentrale Cloud-Datenanwendung von Anfang bis Ende, einschließlich der Verantwortung für die kontinuierliche Entwicklung, den Service und den zuverlässigen Betrieb.
- Unterstützung von Roadmap-Initiativen und Beitrag zur Vision für die Anwendung und die breitere analytische Datenplattform, indem strategische Richtungen in konkrete Ergebnisse übersetzt werden.
- Praktische Mitwirkung an Datenengineering-Arbeiten, einschließlich Daten-Onboarding für das operationale Data Warehouse und das analytische Rückgrat, Aufbau und Wartung von Datenpipelines sowie Entwicklung von End-to-End-Datenanwendungen.
- Förderung der Datenqualität, Leistung und Zuverlässigkeit über die Plattform und Anwendungen hinweg (Vollständigkeit, Aktualität, Richtigkeit) und Durchführung von Analyseprojekten, die einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen.
- Teilnahme an und Beitrag zu funktionsübergreifenden Zusammenarbeitsteams nach Bedarf.
Qualifikationen
- Erfahrener Senior-Dateningenieur mit Führungserfahrung.
- Starke praktische technische Grundlage in modernen Datenengineering- und cloudbasierten Datenumgebungen.
- Verständnis von Data Lake / Lakehouse-Architekturen und strukturierten Datenverarbeitungen (z. B. Delta Lake-Konzepte).
- Erfahrung mit Integrationsmustern in verteilten Systemen (API-basierte Integrationen, ereignisgesteuerte Architektur, Nachrichtenwarteschlangen, Batch- vs. Echtzeitverarbeitung).
- Kenntnisse in Datenmodellierungskonzepten (semantische Modelle, kanonische Datenmodelle, Mapping-Strukturen, Anreicherungslogik).
- Praktische Erfahrung mit strukturierten Datenformaten wie JSON, XML, EDI, CSV und der Arbeit mit APIs und API-Nutzlasten.
- Verständnis von Datenqualitätsrahmen, Überwachungsansätzen und Techniken zur Datenvalidierung.
- Vertrautheit mit CI/CD-Prinzipien, DevOps-Praktiken und versionskontrollierten Bereitstellungen in Datenumgebungen.
- Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen und diese gemeinsam mit dem Team und der IT praktisch umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Team Lead, Operational Data Services, Analytical Data Platform Services 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 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 Team Lead, Operational Data Services, Analytical Data Platform Services 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 Team Lead, Operational Data Services, Analytical Data Platform Services 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!
