Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und verbessere die Stabilität unserer Plattform.
- Unternehmen: Monda, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenprodukt-Sharing.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, hybrides Arbeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Schneller und transparenter Einstellungsprozess mit direktem Kontakt zum Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit grenzüberschreitendem Datenaustausch.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenengineering und Expertise in Snowflake.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 105000 € pro Jahr.
Wir bauen Software für den Austausch von Datenprodukten, die KI antreiben. Monda glaubt, dass jedes Unternehmen in der Lage sein sollte, die Daten zu teilen und zuzugreifen, die es benötigt, um KI zu fördern. Daher schaffen wir ein grenzüberschreitendes Ökosystem für den Datenaustausch, um die KI-Revolution voranzutreiben und den menschlichen Fortschritt zu beschleunigen. Wir ermutigen und befähigen jedes Unternehmen der Welt, seine Daten sicher zu teilen und zu monetisieren.
Wir sind ein leidenschaftliches, multikulturelles Engineering-Team, das sich der Lösung komplexer Datenherausforderungen in nahtlose Software widmet – immer mit dem Kundenerlebnis im Mittelpunkt.
Technologischer Stack: Snowflake, Prefect, Python, Django, AWS, Terraform, Cloudflare, Docker, Github, Heroku
Technische Herausforderungen:
- Datenproduktentwicklung über mehrere Clouds hinweg vereinfachen: Ermöglichen Sie eine einfache Anbindung von Datenquellen aus mehreren Cloud-Umgebungen und stellen Sie eine zuverlässige Datenlieferung für echten grenzüberschreitenden Austausch sicher.
- Die KI-Revolution ankurbeln: Optimieren Sie die Datenanpassung und das Management von Multi-Asset-Datenprodukten.
- Innovation in Datenplattformen vorantreiben: Bewältigen Sie die Herausforderungen von Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung in einem sich schnell entwickelnden, mehrcloudbasierten Ökosystem.
Aufgaben:
Wir suchen einen Senior Data Engineer (d/f/m), der unserem Software-Engineering-Team in Berlin beitritt. Als individueller Beitragender (IC) arbeiten Sie eng mit unserem Head of Engineering zusammen. Sie werden nicht nur neue Funktionen für den grenzüberschreitenden Datenaustausch von Grund auf entwickeln, sondern auch die Stabilität der Plattform und aller Datenpipelines verbessern.
Was Sie tun werden:
- Kunden ermöglichen, verschiedene Datenquellen zu verbinden und marktfähige Datenprodukte zu veröffentlichen.
- Sichere und effiziente Datenflüsse durch den Betrieb von Python-Pipelines, die mit Prefect orchestriert und auf AWS ECS ausgeführt werden, gewährleisten.
- Daten über mehrere Cloud-Umgebungen hinweg verbinden und vereinheitlichen.
- Mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten, um technische Lösungen mit den Bedürfnissen der Kunden und des Unternehmens in Einklang zu bringen.
- Unsere Snowflake-basierte grenzüberschreitende Datenplattform mit skalierbarer und zukunftssicherer Architektur entwerfen, entwickeln und warten.
Mindestens erforderliche Qualifikationen:
- 5+ Jahre praktische Erfahrung als Data Engineer oder in einer ähnlichen Rolle.
- Expertenwissen in Snowflake und Python.
- Kenntnisse in Datenorchestrierungsframeworks wie Airflow, Dagster oder dbt.
- Solides Verständnis von Containerisierung und Cloud-Infrastruktur, insbesondere mit Docker und AWS ECS.
- Erfahrung in der Architektur von Datenplattformen und Best Practices für die Datenlieferung.
- Starkes Verantwortungsbewusstsein und die Fähigkeit, Prioritäten zu setzen.
- Erfahrung in agilen, funktionsübergreifenden Teams.
Bonusqualifikationen:
- Abschluss in Informatik, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Bereich.
- Praktische Erfahrung mit Infrastructure as Code (IaC) Tools wie Terraform.
- Hintergrund in internationalen B2B-Softwareanwendungen, idealerweise im E-Commerce-Bereich.
- Leidenschaft für Data Engineering.
Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören! Bewerben Sie sich jetzt und erwarten Sie einen schnellen, transparenten Einstellungsprozess.
Senior Data Engineer - Snowflake & Data Sharing (d/f/m, Berlin) Arbeitgeber: Monda
Monda ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der KI-Datenplattformen bietet. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld in Berlin, 30 Tagen Urlaub und der Möglichkeit, an einem Mitarbeiterbeteiligungsprogramm teilzunehmen, fördert Monda eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit. Hier haben Sie die Chance, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer - Snowflake & Data Sharing (d/f/m, Berlin) 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 Monda 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 - Snowflake & Data Sharing (d/f/m, Berlin) 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 - Snowflake & Data Sharing (d/f/m, Berlin) bei Monda gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Monda 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 Monda entscheidend sein!
