Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Streaming-Datenpipelines für Echtzeitanwendungen.
- Unternehmen: Kraken, eine der vertrauenswürdigsten Krypto-Plattformen weltweit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der offenen Finanzen mit modernster KI-Infrastruktur.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in Streaming-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - das Mutterunternehmen hinter Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services und CF Benchmarks - hat in den letzten 15 Jahren eine der modernsten und global zugänglichen Finanzinfrastrukturplattformen in der Branche aufgebaut, die darauf abzielt, ein offenes, globales Finanzsystem voranzutreiben.
PROOF OF WORK
THE TEAM
Gegründet im Jahr 2011, ist Kraken eine der ältesten Krypto-Plattformen der Welt, die von über 10 Millionen Einzelpersonen und Institutionen weltweit vertraut wird. Es bietet Spot-Trading, Margin, Futures, Staking und OTC-Dienste an, mit Produkten, die sowohl für private Investoren als auch für institutionelle Kunden entwickelt wurden.
Das AI Infrastructure-Team baut und betreibt die Produktionssysteme, die intelligente Agenten in großem Maßstab unterstützen. Dieses Team sitzt an der Basis der Agentenplattform und stellt sicher, dass Modellinferenz, Orchestrierung und Ausführungsschichten zuverlässig, beobachtbar und leistungsfähig unter realen Lasten sind.
THE OPPORTUNITY - Besitzen und weiterentwickeln von Streaming-Datenpipelines, die Live-Inferenz und Echtzeitmodell unterstützen.
Senior Data Engineer - AI Infrastructure Arbeitgeber: Kraken.Com
Payward, das Mutterunternehmen von Kraken, bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und kontinuierlichem Lernen basiert. Als Senior Data Engineer im Bereich AI Infrastructure haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der Finanztechnologie zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem globalen Unternehmen weiterzuentwickeln, das sich für eine offene und zugängliche Finanzwelt einsetzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Eigenverantwortung, während wir gleichzeitig attraktive Benefits und Entwicklungsmöglichkeiten bieten, um sicherzustellen, dass unsere Mitarbeiter in ihrer Karriere wachsen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer - AI Infrastructure 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 Kraken.Com 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 - AI Infrastructure 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 - AI Infrastructure bei Kraken.Com gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kraken.Com 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 Kraken.Com entscheidend sein!
