Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Datenpipelines für Echtzeitanalysen und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Upvest, ein führendes Fintech-Unternehmen mit einer dynamischen und inklusiven Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und persönliche Entwicklungsbudgets.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit in Europa möglich und hervorragende Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Investierens in Europa mit modernster Technologie und einem positiven Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung mit eventgesteuerten Datenpipelines und starken Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Bei Upvest haben wir die Mission, Investieren so einfach wie Ausgeben zu machen. Upvest ermöglicht es Unternehmen, eine breite Palette von Anlageprodukten anzubieten und die beste Erfahrung im Bereich Kapitalmarktinvestitionen und Altersvorsorge zu bieten. Die Investment-API von Upvest ist einfach zu integrieren, sodass Fintechs und Finanzinstitute Ressourcen sparen und sich voll und ganz auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können.
Über die Rolle: Die Datenplattform von Upvest bietet nahezu in Echtzeit Finanzanalysen über den Betrieb in den Bereichen Handel, Zahlungen, Risiko und Compliance. Wir bauen die nächste Generation unserer Dateninfrastruktur - ein Iceberg-unterstütztes Lakehouse und CDC-gesteuerte Pipelines, die Ingenieuren, Analysten und Geschäftsanwendern einen einzigen, zuverlässigen Ort bieten, um mit Daten in großem Maßstab zu arbeiten. Sie werden unseren Kafka-Consumer und die CDC-Pipelines betreuen, helfen, das Lakehouse-Fundament zu entwerfen und bereitzustellen, und als vertrauenswürdiger Berater für Datenintegration, Modellierung und Schema-Design in der gesamten Organisation fungieren.
Was Sie tun werden:
- Besitzen und verbessern Sie die Kafka-Consumer-Pipeline, die Ereignisdaten erfasst, transformiert und speichert.
- Entwerfen und erstellen Sie CDC-basierte Pipelines, um Änderungen von Quellsystemen in die Datenplattform zu erfassen und zu replizieren.
- Entwerfen, erstellen und pflegen Sie grundlegende Datenservierschichten, die skalieren und die Anwendungsfälle von Engineering und Analytics bedienen.
- Agieren Sie als Datenberater in der gesamten Organisation - beraten Sie zur Datenintegration, Modellierung und Schema-Design für Teams, die auf der Plattform aufbauen oder zu ihr beitragen.
- Liefern Sie Self-Service-Datenlösungen, die es Ingenieuren, Analysten und Geschäftsanwendern ermöglichen, unabhängig mit der Datenplattform zu arbeiten.
- Fördern Sie die Datenbeobachtbarkeit: Richten Sie Tests, Metriken und Alarme für die Pipeline-Gesundheit und Datenqualität mit Beobachtungswerkzeugen wie Datadog ein.
- Arbeiten Sie eng mit Produktentwicklungsteams zusammen, um eine zuverlässige und zeitnahe Datenverfügbarkeit sicherzustellen.
- Fördern Sie die Datenkultur - teilen Sie Wissen, etablieren Sie Best Practices und helfen Sie Teams, ihre Daten zu verstehen und zu vertrauen.
Was Sie mitbringen:
- Starke Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ereignisgesteuerten Datenpipelines, idealerweise mit Kafka oder ähnlicher Streaming-Infrastruktur.
- Erfahrung mit Python, Go oder einer anderen systemnahen Sprache zum Aufbau von Dateninfrastrukturen.
- Solide SQL-Kenntnisse für Datenumwandlung, Modellierung und Entwicklung von Staging-Schichten.
- Vertrautheit mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform zur Verwaltung von Cloud-Ressourcen.
- Erfahrung mit Cloud-Anbietern wie GCP, AWS oder Azure (wir arbeiten hauptsächlich auf GCP).
- Erfahrung mit Schema-Design und Prinzipien der Datenmodellierung - in der Lage, Teams in der gesamten Organisation zu beraten.
- Erfahrung in der Einrichtung von Datenbeobachtbarkeit und Monitoring (Datadog, Grafana, Prometheus usw.).
- Eine produkt- und beratungsorientierte Denkweise - in der Lage, die Bedürfnisse von Ingenieuren, Analysten und Geschäftsanwendern zu verstehen und in Plattformlösungen zu übersetzen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Datenkompetenz in der gesamten Organisation zu fördern.
Es ist großartig, wenn Sie haben:
- Erfahrung mit oder starkes Interesse an CDC-Tools (Debezium, Fivetran oder ähnliches).
- Vertrautheit mit offenen Tabellenformaten wie Apache Iceberg, Delta Lake oder Hudi - oder starkes Interesse, in diesem Bereich zu wachsen.
- Erfahrung im Aufbau von Agentic AI.
Wie wir bei Upvest in Sie investieren:
- Best-in-Class KI-Tools: Jeder Upvenger hat 20.000 € pro Jahr zur Verfügung, um die besten verfügbaren KI-Tools zu nutzen.
- Wirkungsorientierte Arbeit: Wir bauen die Infrastruktur, die die Zukunft des Investierens in Europa antreiben wird.
- Wohlbefinden: 30 Tage Jahresurlaub und Zugang zu vertraulicher professioneller Beratung.
- Entwicklung: Jeder Upvenger hat Zugang zu einem persönlichen Entwicklungsbudget.
- Flexibles Arbeitsumfeld: Arbeiten Sie von einem unserer Standorte in Berlin, London oder Tallinn oder remote in Europa.
- Vergütung und Eigenkapital: Wettbewerbsfähiges Gehalt und Teilnahme am Mitarbeiterbeteiligungsprogramm.
- Teamevents: Teilnahme an unternehmensweiten Veranstaltungen.
- Inklusion: Engagement für eine Kultur, in der jeder dazugehört und gedeiht.
Unsere Werte:
- Es anderen leicht machen.
- Das Ergebnis besitzen.
- Die Herausforderung annehmen.
- Die Geschichte erzählen.
Upvest ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und setzen uns für die Schaffung eines integrativen Umfelds für alle Mitarbeiter ein.
Senior Data Product Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Notion Capital
Upvest ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Finanztechnologie zu arbeiten und dabei modernste Technologien zu nutzen. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und einem unterstützenden Teamgeist fördert Upvest eine inklusive und dynamische Arbeitskultur, in der jeder Mitarbeiter geschätzt wird. Die großzügigen Benefits, wie 30 Tage Urlaub, ein persönliches Entwicklungsbudget und die Möglichkeit, remote zu arbeiten, machen Upvest zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte in Europa.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Product Engineer (f/m/d) 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 Notion Capital 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 Product Engineer (f/m/d) 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 Product Engineer (f/m/d) bei Notion Capital gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Notion Capital 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 Notion Capital entscheidend sein!