Data Engineer

Data Engineer

Vollzeit 61650 - 75350 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Baue und betreibe Datenpipelines für innovative biochemische Modelle.
  • Unternehmen: Matterworks, ein aufstrebendes Unternehmen im Bereich biologischer Entdeckungen.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen und einem flexiblen hybriden Arbeitsmodell.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der biologischen Forschung und arbeite mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Datenpipeline-Entwicklung, Kenntnisse in Python und SQL.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.

About Us

Most of the molecules driving human biology are invisible to us.

Mass spectrometers already detect metabolites, lipids, and peptides, but the vast majority of those signals never get identified.

A typical experiment names a small fraction of its features and discards the rest.

We call this biology's dark matter.

It’s signal-rich and mechanism-defining, yet almost entirely opaque.

Matterworks is building the foundation models that make that dark matter legible.

Our Large Spectral Models do for biochemical biology what Alpha Fold and ESM did for proteins: turning a library-bound discipline into something predictable and generative, and embedding it at every stage of R&D.

Come build the future of biological discovery with us.

Position Overview

Matterworks is seeking a Data Engineer to build and run the pipelines behind our models.

Our platform acquires mass spectrometry and molecular data at scale and turns it into the datasets our AI team trains on and our product reasons over.

You will own real pieces of that path end to end.

Our data serves two different customers.

The AI team needs training corpora that are complete, correctly split, and reproducible.

The product and agentic layer needs values a scientist can explain and we can safely show a customer.

You will build inside the contracts and checks that keep both honest, and you will help extend them.

This is a hands‑on role with a clear growth path.

You will start by owning well-scoped pipelines and datasets and grow toward owning larger parts of the platform.

You will report to the Head of Engineering and work daily with our machine learning researchers, scientists, and product team.

Key Responsibilities

  • Build and Operate Pipelines: Own well-scoped pipelines end to end: designed, tested, instrumented, documented, and running on a schedule.
  • Labels and Enrichment: Turn raw data into datasets people can actually use, with consistent schemas, trustworthy metadata, and documented definitions.
  • Data
  • Quality

Checks: Design, build and extend our quality checks so that each build gets compared against the last one before it publishes, and a failure stops the pipeline instead of shipping.

  • Ingest and

Acquisition: Bring new public and partner datasets into the platform: fetching, converting, validating, and reconciling them against what we already hold.

Expect messy scientific and vendor formats and file that require continuous improvements to our systems to handle at scale.

About You

  • 2+ years of professional experience building data pipelines in production.
  • Proficient in Python and SQL.
  • Working knowledge of cloud data infrastructure.

We run Argo Workflows and Metaflow on EKS, Glue and Athena over Apache Iceberg and Parquet, Duck DB, and Terraform.

Depth in any comparable stack transfers fine.

  • Demonstrated experience owning a pipeline or dataset end to end, including the tests, the monitoring, and the failures.
  • Comfort with messy data and messy formats, and the patience to track down why two sources disagree.
  • Daily use of AI coding tools, paired with healthy skepticism about their output on questions of production data correctness.
  • Clear written communication, particularly when explaining what broke and what you changed.
  • Curiosity about the science.

Experience in life sciences, biotechnology, or biochemistry is a plus but not a requirement, and you will work alongside strong in‑house chemistry every day.

  • A passion for contributing to an early‑stage startup where autonomy, eagerness to learn, and enthusiasm for solving novel scientific challenges prevail over rigid processes and egos.
  • Working at Matterworks

Given the cross‑disciplinary and innovative nature of our work, effective collaboration and communication are critical to our progress.

We operate in a flexible hybrid model that accommodates both fully remote team members and those who work full‑time from our Somerville, MA office.

While some positions may require regular in‑person presence for hands‑on work or local collaboration, many roles can be performed remotely with team members distributed across various locations.

Compensation and Benefits

  • health & dental
  • vision
  • long‑and‑short‑term disability
  • life insurance
  • 401k with company match
  • flexible work & unlimited time away policy
  • commuter benefits and parking
  • regular team meals and outings
  • company support for continued education/coursework and conference participation

Matterworks offers full‑time employees a competitive base salary, stock options, and benefits.

Matterworks, Inc. is an equal opportunity employer.

All candidates for employment at Matterworks are considered without regard to race, color, religion, national origin, age, sex, marital status, ancestry, physical or mental disability, veteran status, gender identity, sexual orientation, or any other category protected by law.

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Data Engineer Arbeitgeber: Matterworks, Inc.

Matterworks ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der biologischen Datenverarbeitung bietet. Mit einem flexiblen hybriden Arbeitsmodell und einer Kultur der Zusammenarbeit fördern wir das Wachstum unserer Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und spannende Herausforderungen in einem dynamischen Umfeld. Unsere umfassenden Leistungen, einschließlich wettbewerbsfähiger Gehälter, Aktienoptionen und großzügiger Urlaubsregelungen, machen uns zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte.

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Kontaktdaten:

Matterworks, Inc. Recruiting-Team

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 Matterworks, Inc. 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

Datenpipelines bauen und betreiben
Python
SQL
Cloud-Dateninfrastruktur
Argo Workflows
Metaflow
EKS

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 Matterworks, Inc. gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Matterworks, Inc. 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 Matterworks, Inc. entscheidend sein!