Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für eine sichere und effiziente Nutzererfahrung.
- Unternehmen: Lyft, ein innovatives Unternehmen mit einem Fokus auf Teamarbeit und Zugehörigkeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität und mache einen echten Unterschied im Leben der Menschen.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kenntnisse in Spark.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
Bei Lyft ist es unser Ziel, zu dienen und zu verbinden. Wir streben danach, dies zu erreichen, indem wir ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem alle Teammitglieder dazugehören und die Möglichkeit haben, zu gedeihen. Das Safety and Customer Care (SCC) Team bei Lyft verwaltet über 1,7 Millionen monatliche menschliche und KI-Interaktionen und dient als primärer direkter Kontaktpunkt für Fahrer und Fahrgäste. Wir kümmern uns um kritische Infrastrukturen, die sowohl menschliche Mitarbeiter als auch KI-Agenten unterstützen, damit sich Fahrer und Fahrgäste sicher und wohl fühlen, während sie mit Lyft fahren oder fahren. Als Data Engineer im SCC-Team sind Sie verantwortlich für das Datenmodell und die Pipelines, die die Associate- und AI-Agent-Plattform von SCC antreiben. Ihre Bemühungen sind entscheidend für die Zuverlässigkeit unserer Pipelines, die Ausführung von Integrationen von Drittanbietern, die genaue Berichterstattung über die Leistung der Agenten und Effizienzverbesserungen, die Millionen von Dollar pro Jahr einsparen können. Sie arbeiten funktionsübergreifend, um die Geschäftsziele von Lyft mit der Datenverarbeitung zu verbinden. Ihre Bemühungen ermöglichen den Zugang zu Geschäftsinformationen und Nutzerverhalten, indem große Mengen an Lyft-Daten genutzt werden, um mehrere Teams wie Analytics, Data Science, Engineering und viele andere zu unterstützen.
Verantwortlichkeiten:
- Eigentümer der Kern-Datenpipeline, verantwortlich für die Skalierung des Datenverarbeitungsflusses, um dem schnellen Datenwachstum bei Lyft gerecht zu werden
- Entwicklung des Datenmodells und des Datenschemas basierend auf geschäftlichen und technischen Anforderungen
- Implementierung von Systemen zur Verfolgung der Datenqualität und -konsistenz
- Entwicklung von Tools zur Unterstützung des Self-Service-Datenpipeline-Managements (ETL)
- SQL- und MapReduce-Job-Tuning zur Verbesserung der Datenverarbeitungsleistung
- Schreiben von gut strukturiertem, gut getesteten, lesbarem und wartbarem Code
- Teilnahme an Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität und Wissensverteilung
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit Produkt-, Ingenieur-, Data-Science- und Marketingteams, um Geschäftsprobleme zu verstehen und Prioritäten sowie Lösungen abzustimmen
Erfahrung:
- 4+ Jahre Berufserfahrung in der Datenverarbeitung, idealerweise mit großangelegten verteilten Systemen
- Starke Erfahrung mit Spark
- Erfahrung mit Hadoop (oder ähnlichem) Ökosystem, S3, DynamoDB, MapReduce, Yarn, HDFS, Hive, Spark, Presto, Pig, HBase, Parquet
- Starke Fähigkeiten in einer Skriptsprache (Python, Go)
- Gutes Verständnis der SQL-Engine und in der Lage, fortgeschrittenes Performance-Tuning durchzuführen
- Versiert in mindestens einer der SQL-Sprachen (MySQL, PostgreSQL, SqlServer, Oracle)
- 1+ Jahre Erfahrung mit Workflow-Management-Tools (Airflow, Oozie, Azkaban, UC4)
Data Engineer Arbeitgeber: Lyft
Lyft ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und dynamische Arbeitsumgebung fördert, in der alle Teammitglieder die Möglichkeit haben, zu wachsen und sich zu entfalten. Mit einem klaren Fokus auf Innovation im Bereich Geschäftsreisen bietet Lyft nicht nur spannende Herausforderungen für Produktmanager, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Zusammenarbeit mit talentierten Fachleuten aus verschiedenen Disziplinen. Die Unternehmenskultur ist geprägt von Kreativität und strategischem Denken, was es den Mitarbeitern ermöglicht, bedeutende Beiträge zu leisten und die Zukunft des Transports aktiv mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 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 Lyft 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 Engineer 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 Engineer bei Lyft gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lyft 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 Lyft entscheidend sein!
