Data Engineer - Dry Bulk Commodities

Data Engineer - Dry Bulk Commodities

Vollzeit 60000 - 78000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
M

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Erstellen von Skripten und Web-UIs zur Verbesserung der Datenqualität in der Trockenbulk-Analyse.
  • Unternehmen: Kpler vereinfacht globale Handelsinformationen für die Rohstoff-, Energie- und maritimen Sektoren.
  • Vorteile: Engagiertes Team mit einem Fokus auf innovative Lösungen und Kundenorientierung.
  • Weitere Informationen: Kpler fördert eine inklusive und vielfältige Arbeitsumgebung.
  • Warum dieser Job: Möchten Sie an der Schnittstelle zwischen Marktanalytik und Engineering arbeiten?
  • Qualifikationen: Erfahrung mit Python, Datenbanken und unstrukturierten Datensätzen erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.

Bei Kpler sind wir bestrebt, unseren Kunden zu helfen, komplexe Märkte mit Leichtigkeit zu navigieren. Durch die Vereinfachung globaler Handelsinformationen und die Bereitstellung wertvoller Einblicke ermöglichen wir Organisationen, informierte Entscheidungen in den Bereichen Rohstoffe, Energie und maritime Sektoren zu treffen.

Als Data Engineer in unserem Team für Marktdaten im Bereich Dry Bulk werden Sie die Werkzeuge und analytischen Fähigkeiten entwickeln, die es unseren Analysten ermöglichen, die Integrität unserer Frachtverfolgungsdaten in großem Maßstab aufrechtzuerhalten. Diese Rolle wird die Lücke zwischen Marktanalytik und Engineering überbrücken, indem sie Werkzeuge und Systeme entwickelt, die chirurgische Dateninterventionen effizienter und skalierbarer machen.

Ihre Mission ist es:

  • Skripte, CLI-Dienstprogramme und webbasierte UIs (unter Verwendung von Tools wie Streamlit) zu erstellen, die Analysten befähigen, Datenqualitätsinterventionen effizienter und in größerem Umfang durchzuführen.
  • Umfangreiche Datensätze abzufragen und zu analysieren, um Einblicke zu gewinnen, Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und sowohl taktische Interventionen als auch strategische Verbesserungen zu informieren.
  • Zusammen mit Software-Ingenieuren Backend-Tools und Datenpipelines zu entwickeln, die die Gesamtqualität und Zuverlässigkeit unserer Verfolgungssysteme verbessern.
  • Die täglichen Herausforderungen der Analysten zu verstehen und diese Schmerzpunkte in technische Lösungen zu übersetzen, die den manuellen Aufwand reduzieren.
  • Klare Dokumentationen für Werkzeuge, Datenprozesse und analytische Ansätze zu erstellen, um den Wissensaustausch im Team sicherzustellen.
  • Automatisierte Prüfungen und Überwachungssysteme zu entwickeln, die proaktiv Datenanomalien kennzeichnen, bevor manuelle Eingriffe erforderlich sind.
  • Neue Ansätze zur Bewältigung von Datenqualitätsherausforderungen schnell zu testen, aus dem zu lernen, was funktioniert und was nicht, und erfolgreiche Lösungen zu skalieren.

Dies könnte eine Übereinstimmung sein, wenn Sie Folgendes haben/sind:

  • Erfahrung im Extrahieren, Transformieren und Analysieren von Daten aus Datenbanken und APIs.
  • Komfort im Umgang mit großen, unstrukturierten Datensätzen, die zu komplex für Standard-Tabellenkalkulationstools sind.
  • Erfahrung in der Lösung von Problemen, die das Erlernen neuer Werkzeuge oder technischer Ansätze erforderten.
  • Hintergrund in der Arbeit als Teil eines multidisziplinären Teams, insbesondere mit gemischten technischen/nicht-technischen Kollegen.
  • Kenntnisse in Python (oder nachweisbare Fähigkeit, schnell kompetent zu werden).
  • Erfahrung im Aufbau von CLI-Tools oder Skripten, die Prozesse automatisieren und die Effizienz des Teams verbessern.
  • Vertrautheit mit Git-basierten Workflows und Code-Reviews.
  • Eine Denkweise, die die Lieferung praktischer, umsetzbarer Lösungen über das Streben nach perfekten Lösungen priorisiert, die niemals ausgeliefert werden.
  • Die Neigung, Verantwortung für Probleme zu übernehmen und Initiative zu ergreifen, um Probleme anzugehen, ohne darauf zu warten, gefragt zu werden.

Wir sind ein dynamisches Unternehmen, das sich der Pflege von Verbindungen und der Innovation von Lösungen widmet, um Marktchallenges direkt anzugehen. Wenn Sie auf Kundenzufriedenheit und die Umsetzung von Ideen in die Realität Wert legen, dann haben Sie Ihr ideales Ziel gefunden. Sind Sie bereit, diese aufregende Reise mit uns anzutreten? Wir setzen Dinge in Bewegung. Wir handeln entschlossen und zielgerichtet und gehen die Extrameile. Wir bauen gemeinsam. Wir fördern Beziehungen und entwickeln kreative Lösungen zur Bewältigung von Marktchallenges. Wir sind hier, um zu helfen. Wir sind zugänglich und unterstützend gegenüber Kollegen und Kunden mit einem freundlichen Ansatz.

Unser People Pledge: Erfüllen Sie nicht jede einzelne Anforderung? Wir verstehen, dass Erfahrung in vielen verschiedenen Formen kommt und sind bestrebt, neue Perspektiven ins Team zu bringen. Kpler verpflichtet sich, ein faires, inklusives und diverses Arbeitsumfeld zu bieten. Wir glauben, dass unterschiedliche Perspektiven zu besseren Ideen führen, und bessere Ideen ermöglichen es uns, die Bedürfnisse und Interessen unserer vielfältigen, globalen Gemeinschaft besser zu verstehen. Wir heißen Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, Erfahrungen, Fähigkeiten und Perspektiven willkommen und sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet.

Data Engineer - Dry Bulk Commodities Arbeitgeber: Medium

Kpler bietet ein dynamisches Arbeitsumfeld in der Rohstoffbranche mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation. Das Unternehmen hat seinen Sitz in einer kreativen Umgebung, die den Austausch von Ideen fördert. Mitarbeiter profitieren von einem unterstützenden Ansatz und einer fairen, inklusiven Unternehmenskultur.

M

Kontaktdaten:

Medium Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer - Dry Bulk Commodities 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 Medium 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 - Dry Bulk Commodities mit Bravour zu bestehen

Datenextraktion
Datenumwandlung
Datenanalyse
Arbeiten mit großen, unstrukturierten Datensätzen
Python
CLI-Tools erstellen
Automatisierung von Prozessen

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 - Dry Bulk Commodities bei Medium gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Medium 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 Medium entscheidend sein!