Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und optimiere Datenmodelle für große Datenmengen.
- Unternehmen: KAYAK, führende Reise-Suchmaschine mit innovativer Unternehmenskultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mentale Gesundheitsangebote und 6 Wochen Urlaub.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Karrierewachstum und Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Systeme, die den Erfolg des Unternehmens messen und erlebe echte Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
KAYAK, Teil von Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), ist die weltweit führende Reisesuchmaschine. Mit Milliarden von Anfragen über unsere Plattformen helfen wir Menschen, ihren perfekten Flug, Aufenthalt, Mietwagen und Urlaubspaket zu finden. Wir transformieren auch das Geschäftreisewesen mit einer neuen Lösung für Geschäftsreisen, KAYAK for Business.
Als Mitarbeiter von KAYAK sind Sie Teil eines Reiseunternehmens, das ein Portfolio globaler Metasuchmarken betreibt, darunter momondo, Cheapflights und HotelsCombined. Innovation steht im Mittelpunkt unseres Handelns, und jeder Mitarbeiter hat die Möglichkeit, seinen Beitrag zu leisten. Unser Fokus liegt darauf, die beste Reisesuchmaschine zu entwickeln, um es jedem zu erleichtern, die Welt zu erleben.
Wir suchen einen Senior Data Engineer zur Verstärkung unseres Business Intelligence-Teams. Unser Team baut und betreibt das Datenrückgrat, das als einzige Quelle der Wahrheit für die Organisation dient. Wir verwalten KAYAKs geschäftskritische Berichterstattung zur Unterstützung der Abrechnung und bieten die Grundlage für unternehmensweite Berichterstattung und Analytik.
In dieser Rolle werden Sie:
- Architektur für Skalierbarkeit: Robuste Datenpipelines mit Python, SQL und Rundeck/Airflow entwickeln und überwachen, die große Datenmengen mit hoher Zuverlässigkeit verarbeiten.
- Leistungsoptimierung: Leistungsfähige Datenmodelle entwerfen und komplexe SQL-Abfragen für hochskalierte Umgebungen optimieren.
- Sicherstellung der Datenzuverlässigkeit: Automatisierte Prüfungen und Warnungen einrichten, um Fehler frühzeitig zu erkennen, damit finanzielle und operationale Berichte genau bleiben.
- Erhöhung des Datenzugangs: Wiederkehrende Aufgaben automatisieren und Self-Service-Tools erstellen, um Daten für Teams leichter nutzbar zu machen.
- Förderung der Ingenieurexzellenz: Mit KI-unterstützten Codierungswerkzeugen experimentieren und diese nutzen, um Entwicklungszyklen zu beschleunigen und die Codequalität zu verbessern.
- Zusammenarbeit mit Partnern im Unternehmen: Geschäftliche Fragen in praktische, wartbare technische Lösungen übersetzen.
Bitte bewerben Sie sich, wenn Sie:
- 5+ Jahre nachweisliche Erfahrung in der Datenengineering oder Analytics Engineering in einem datenorientierten Umfeld haben.
- Erfahrung in der Verwaltung von End-to-End-Datenpipelines (Eingabe → Transformation → Test → Überwachung) besitzen.
- Starke SQL-Kenntnisse und Vertrautheit mit verteilten/kolumnaren/OLAP-Systemen (Beispiele: Redshift, Trino, Vertica) und relationalen Datenbanken (z.B. MySQL, Postgres) haben.
- Beherrschung von Python und einen softwaretechnischen Ansatz zur Erstellung testbarer, wartbarer Codes aufweisen.
- Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung und Containerisierung (Beispiele: Airflow, Docker) haben.
- Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten zur Untersuchung von Datenproblemen besitzen.
- Gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse haben, um effektiv über Teams hinweg zu kommunizieren.
Wir begrüßen vielfältige technische Hintergründe. Wünschenswerte Erfahrungen:
- Stream Processing oder Echtzeitsysteme (z.B. Kafka, Flink).
- Moderne BI-Tools (z.B. Looker, Superset).
- CI/CD und Bereitstellungsautomatisierung (z.B. GitHub Actions).
- Web-Frameworks für interne Tools (z.B. Django, Flask).
Vorteile und Vergünstigungen:
- Arbeiten von (fast) überall für bis zu 20 Tage pro Jahr.
- Fokus auf psychische Gesundheit und Wohlbefinden: Unternehmensfinanzierte Therapiesitzungen über SpringHealth.
- Unternehmensfinanzierte Mitgliedschaft bei HeadSpace.
- Einmal jährlich eine Woche frei - das gesamte Team lädt vollständig auf (und kehrt ohne Arbeitsstau zurück!).
- Freitag ohne Meetings.
- Bezahlte Elternzeit.
- Bezahlte Freiwilligenzeit.
- Fokus auf Ihre Karriereentwicklung: Entwicklungsgelder, Führungskräfteentwicklung, Zugang zu Tausenden von On-Demand-E-Learnings.
- Reisevergünstigungen.
- Mitarbeiterressourcengruppen.
- 6 Wochen bezahlter Urlaub + ein freier Tag für Ihren Geburtstag.
- Kostenloses Mittagessen an 2 Tagen pro Woche.
- Beiträge zur Altersvorsorge.
- Subventionen für öffentliche Verkehrsmittel.
- Fahrradleasingprogramm.
- Monatliche soziale Veranstaltungen, Happy Hours am Donnerstag, Sportteams.
- Ein großartiges Büro in Friedrichshain, Berlin.
Inklusion: Bei KAYAK möchten wir, dass jeder den Raum hat, zu wachsen, Ideen zu teilen und großartige Arbeit zu leisten. Deshalb konzentrieren wir uns darauf, die besten Talente aus allen Lebensbereichen und Erfahrungen einzustellen, sie gut zu unterstützen und sicherzustellen, dass sich niemand gezwungen fühlt, in ein bestimmtes Muster zu passen, um hierher zu gehören.
Benötigen Sie Anpassungen für das Interview, die Bewerbung oder den Job? Kein Problem - geben Sie uns einfach Bescheid. Wir sind für Sie da.
Senior Data Engineer in Berlin Arbeitgeber: KAYAK
KAYAK ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich der Reise- und KI-Technologie zu arbeiten, sondern auch ein unterstützendes und inklusives Arbeitsumfeld fördert. Mit einem Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, großzügigen Urlaubstagen und einer Vielzahl von Benefits wie kostenfreien Mittagessen und mentaler Gesundheitsunterstützung, ist KAYAK der ideale Ort für talentierte Software-Ingenieure, die in Berlin einen bedeutenden Beitrag leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer in Berlin 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 KAYAK 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 in Berlin 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 KAYAK gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KAYAK 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 KAYAK entscheidend sein!
