Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Backend- und Dateninfrastrukturen für unsere maritime Risiko-Intelligenzplattform.
- Unternehmen: Sea Sentinel AI, ein innovatives Unternehmen im maritimen Sektor.
- Vorteile: Vollständige Verantwortung ab dem ersten Tag, modernes Arbeitsumfeld und wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsbedingungen und ein kleines, dynamisches Team in München.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Schifffahrt mit intelligenter Datenverarbeitung und echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Web-Scraping und Datenpipeline-Entwicklung, analytische Neugier.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Sea Sentinel AI ist eine Risiko-Intelligenzplattform, die speziell für die maritime Container-Schifffahrtsindustrie entwickelt wurde. Wir überwachen Häfen, Schiffe und Schifffahrtsrouten weltweit und erkennen Störungen, bevor es jemand anderes tut. Wenn ein Schiff havariert, erkennen wir dies aus einer lokalen Zeitung Stunden oder Tage, bevor die großen Medien darüber berichten. Wenn ein Taifun noch Tage davon entfernt ist, einen Hafen zu treffen, warnen wir unsere Kunden, bevor das Chaos beginnt. So ermöglichen wir es unseren Kunden, Krisen vorauszusehen, anstatt nur im letzten Moment zu reagieren.
Wir suchen einen Backend-Entwickler, der als Vollzeit-Teammitglied zu uns stößt. Dies ist eine umfassende Rolle mit einem klaren Schwerpunkt: die Gesundheit unserer Datenpipeline aufrechterhalten und die Infrastruktur für das, was als Nächstes kommt, aufzubauen. Konkret bedeutet das:
- Eigentum an unserer Nachrichten- und Datenpipeline (Daten upstream): Im Kern dessen, was wir tun, steht eine Pipeline, die Rohdaten aus der ganzen Welt aufnimmt und sie in veröffentlichte maritime Vorfälle in großem Maßstab umwandelt. Die Kerninfrastruktur ist bereits aufgebaut. Ihre Aufgabe ist es, sie gesund zu halten und robuster zu machen.
- Signal aus Rauschen herausfiltern (Daten downstream): Die Aufnahme von Daten ist nur die halbe Miete — der schwierigere Teil besteht darin, den echten maritimen Vorfall, der in Tausenden von nicht verwandten Artikeln verborgen ist, zu finden, ihn zu deduplizieren, das Wesentliche zu extrahieren und es vor allen anderen sichtbar zu machen.
- Erweiterung in neue Datenvertikalen: Wenn wir in neue Bereiche vordringen, helfen Sie dabei, herauszufinden, wie wir sie angehen: die Landschaft zu recherchieren, Datenanbieter zu benchmarken, die Datenqualität zu bewerten und den Fall für die Integration zu machen.
- Arbeiten über den Stack hinweg, wenn nötig: Wir haben ein internes Frontend, das absichtlich einfach gehalten wird — es ist ein Werkzeug für unser Team, kein Produkt. Sie werden es besitzen, aber wir suchen keinen React-Experten oder Designer.
Must-haves:
- Sie haben etwas in der Produktion betrieben und damit zu tun gehabt, dass es kaputt geht — Sie wissen, wie sich stille Fehler anfühlen und wie man sie findet.
- Erfahrung mit Web-Scraping und Datenpipelines: Proxys, Crawler, Anti-Bot-Erkennung, fragile HTML.
- Gute Programmierstandards und das Urteilsvermögen, zu wissen, wann man sie anwenden und wann man schnell handeln sollte.
- Hohe Selbstständigkeit — Sie identifizieren Probleme, priorisieren und treiben die Lösung voran.
- Analytische Neugier — Sie sind bereit, mit mehrdeutigen Fragen umzugehen, Hypothesen zu bilden und Ihre Schlussfolgerungen zu untermauern.
Nice-to-haves:
- Erfahrung mit TypeScript.
- AWS-Erfahrung: Lambda, SQS, DynamoDB, CloudWatch.
- Vertrautheit mit SST oder Pulumi.
- Erfahrung in der Strukturierung oder Wartung von APIs.
- Frühere Arbeit in der Logistik, Schifffahrt oder einem dateninintensiven Bereich.
Wir erwarten nicht, dass Sie alles wissen, wenn Sie ankommen. Wir erwarten jedoch, dass Sie mit starken Grundlagen, guten Instinkten und dem Antrieb kommen, herauszufinden, was Sie noch nicht wissen.
Was wir bieten:
- Vollständiges Eigentum ab dem ersten Tag.
- Ein Gründer, der dies schon einmal gemacht hat.
- Top-Bedingungen für großartige Menschen.
Die Art von Person, die hier gedeihen wird:
- Sie haben etwas gewartet, das in der Produktion kaputt geht.
- Sie sind energischer, wenn Sie ein Problem von Anfang bis Ende besitzen.
- Sie möchten in einem kleinen Team arbeiten, wo Ihre Arbeit sichtbar ist.
Sea Sentinel AI hat seinen Sitz in München, Deutschland. Wir arbeiten hybrid — wir schätzen persönliche Zeit, sind aber flexibel bei der Aufteilung.
Founding Engineer | Backend & Data Infrastructure Arbeitgeber: Munich Startup
Sea Sentinel AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern von Anfang an volle Verantwortung überträgt und ihnen die Möglichkeit bietet, direkt mit den Gründern zusammenzuarbeiten. In einem dynamischen und unterstützenden Arbeitsumfeld in München fördern wir eine Kultur der Eigenverantwortung und des kontinuierlichen Lernens, während wir bedeutende Lösungen für die maritime Industrie entwickeln. Unsere Mitarbeiter profitieren von modernster Ausstattung, flexiblen Arbeitsmodellen und der Chance, an Projekten zu arbeiten, die echte Auswirkungen auf globale Lieferketten haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Founding Engineer | Backend & Data Infrastructure 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 Munich Startup 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 Founding Engineer | Backend & Data Infrastructure 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 Founding Engineer | Backend & Data Infrastructure bei Munich Startup gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Munich Startup 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 Munich Startup entscheidend sein!
