Auf einen Blick
- Aufgaben: Transform massive datasets into opportunities for social good and design innovative data pipelines.
- Unternehmen: WiredMission, a leader in progressive fundraising strategies for nonprofits.
- Vorteile: Platinum medical plan, 20 vacation days, remote work flexibility, and 401(k) contributions.
- Weitere Informationen: Join a mission-driven team focused on innovation and inclusion.
- Warum dieser Job: Make a real impact on social change while working with cutting-edge data technologies.
- Qualifikationen: 5+ years of software engineering experience and expertise in Apache Spark.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Staff Data Engineer, um Millionen von Datenpunkten in Chancen für das soziale Wohl zu verwandeln. Sie werden Teil eines Produktteams, das sich der Inklusion in Prozessen, maschinellem Lernen und Philanthropie widmet.
Verantwortlichkeiten:
- Datenlake-Herausforderungen lösen, indem unterschiedliche Partnerdatensätze normalisiert werden.
- Batch-Verarbeitungs-Pipelines für massive Datensätze entwerfen.
- Test- und Überwachungssysteme für geplante Prozesse entwickeln.
Qualifikationen:
- Über 5 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung.
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit Apache Spark für verteilte Datenpipelines.
- Bereitschaft, Ingenieurteams zu betreuen und zu leiten.
Leistungen:
- 100% vom Arbeitgeber bezahlter Platinum-Krankenplan.
- 20 Urlaubstage plus bezahlte Feiertage und Elternzeit.
- 401(k) mit 3% Arbeitgeberbeitrag und Flexibilität beim Arbeiten aus der Ferne.
Mission:
WiredMission hilft progressiven Non-Profit-Organisationen und politischen Kampagnen, revolutionäre Fundraising-Strategien zu entwickeln. Sie haben über 4,5 Milliarden Dollar an Spenden gesammelt und legen Wert auf Innovation, Inklusion und sozialen Wandel.
Staff Data Engineer (Fully Remote) Arbeitgeber: MissionWired
WiredMission ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für soziale Veränderungen und Inklusion einsetzt. Mit einem flexiblen, vollständig remote Arbeitsumfeld, großzügigen Leistungen wie einem 100% vom Arbeitgeber finanzierten medizinischen Plan und 20 Urlaubstagen bietet das Unternehmen nicht nur eine ausgewogene Work-Life-Balance, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Mentoring. Hier haben Sie die Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die Millionen von Datenpunkten in Chancen für das Gemeinwohl verwandeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff Data Engineer (Fully Remote) 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 MissionWired 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 Staff Data Engineer (Fully Remote) 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 Staff Data Engineer (Fully Remote) bei MissionWired gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MissionWired 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 MissionWired entscheidend sein!
