Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Datenpipelines für innovative AI-Lösungen.
- Unternehmen: Nscale, ein führendes Unternehmen im GPU-Cloud-Bereich für AI.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches, unterstützendes Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der AI mit und beeinflusse echte Produktentscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About Nscale
Nscale is the GPU cloud engineered for AI.
We provide cost-effective, high-performance infrastructure for AI start-ups and large enterprise customers.
Nscale enables AI-focused companies to achieve superior results by reducing the complexity of AI development.
Our GPU cloud bolsters technical capabilities and directly supports strategic business outcomes, including cost management, rapid innovation, and environmental responsibility.
We thrive on a culture of relentless innovation, ownership, and accountability, where every team member takes pride in their work and drives it with excellence and urgency.
As an Nscaler, you’ll build trust through openness and transparency, where everyone is inspired to do their best work.
If you join our team, you’ll be contributing to building the technology that powers the future.
About the Role (Job Purpose)
We’re looking for a Data Engineer to help design, build, and operate the data foundations that underpin Nscale’s platform, internal operations, and customer-facing capabilities.
This is a high-impact, early-stage role.
You’ll work closely with Operations, Infrastructure, Platform Engineering, Product, and Commercial teams to turn raw operational signals — from GPUs, clusters, customers, and internal systems — into reliable, scalable data products that ensure delivery at a previously unseen pace.
You’ll help define how data is collected, modelled, served, and trusted across the company, and have the opportunity to build on Palantir Foundry, as well as other products.
This role is ideal for someone who enjoys building data systems from first principles, thrives in ambiguous environments, and wants to see their work directly influence product decisions, platform reliability, and customer outcomes.
- What You’ll be Doing (Responsibilities)
- Data Platform & Architecture
- Design and build scalable, reliable data pipelines that ingest data from infrastructure, platform services, and business systems.
- Define data models and schemas that support operational workflows and use cases across the business, monitoring, and analytics.
- Clean, transform and structure the data to create a digital twin of Nscale.
- Implement permissioning and manage access and security of the Foundry implementation.
- Data Products & Enablement
- Create trusted datasets and metrics that power workflows and processes, internal tools, and customer-facing insights.
- Enable self-serve analytics by establishing clear data contracts, documentation, and semantic layers.
- Build use cases including but not limited to capacity planning, cost optimisation, reliability analysis, and customer reporting to drive our business forward.
- Collaborate with Product and Commercial teams to translate real-world questions into robust data solutions.
- Reliability, Quality & Governance
- Implement data quality checks, monitoring, and alerting to ensure data correctness and availability.
- Codify data lineage, freshness, and consistency across systems.
- Establish best practices around data versioning, access control, and governance appropriate for a fast-scaling company.
- Continuously improve system resilience and observability.
- Early-Stage Ownership & Growth
- Take end-to-end ownership of projects, from design through to production and iteration.
- Help define standards, tooling, and ways of working for data at Nscale.
- Contribute to technical decision-making as the company scales its platform and customer base.
- Act as a thought partner to engineers and operators, not just a service function.
About You (Skills / Qualifications)
- Deep, hands-on experience building in Palantir Foundry, including ontology modelling, pipeline development, API integration, and large-scale data platform design.
- Strong proficiency in Python, with experience applying data engineering libraries and frameworks (e. g. Spark, Py Spark, Dask, pandas) to work with large, complex datasets.
- Familiarity with API-driven data integration, including REST, Graph QL, and Foundry Action APIs.
- Practical experience working in Git-based development workflows, including code reviews, version control, and CI/CD pipelines.
- Comfort working in ambiguous, early-stage environments where requirements evolve quickly.
- Strong communication skills — able to explain data concepts clearly to technical and non-technical stakeholders.
- A bias toward ownership, pragmatism, and shipping useful solutions.
- Nice to Have
- Experience with cloud platforms (AWS, GCP, Azure) and infrastructure telemetry.
- Familiarity with distributed systems, monitoring data, or usage-based billing data.
- Experience supporting customer-facing data products or platforms.
- What We Can Offer You
At Nscale, you’ll find a collaborative, supportive, and innovative environment where your contributions spark real impact.
We’re building something extraordinary, and we want you at the core.
- Highly competitive package (base + equity) with reviews every 12 months.
- Join the fastest-growing tech startup, your chance to push boundaries, collaborate with brilliant minds, and make your mark on cutting-edge AI.
- Expect a dynamic progression plan tailored to your ambitions.
Grow by trying new things, leading, challenging the status quo, and owning your impact, always with our full support.
- Human-First Flexibility: We treat you as humans first. Our flexible workplace trusts Nscalers to deliver, giving you the autonomy to shape your day around life’s moments.
- Join our thriving remote-first team. Geography is no barrier to impact or connection. We build seamless virtual collaboration, empowering you, wherever you work.
- Interview Process
- Phone screen
- Coding interviews
- Hiring Manager interview
- Equal Opportunities Statement
We strongly encourage applications from people of colour, the LGBTQ+ community, people with disabilities, neurodivergent people, parents, carers, and people from lower socio-economic backgrounds.
If there’s anything we can do to accommodate your specific situation, please let us know.
The responsibilities outlined in this job description are not exhaustive and are intended to provide a general overview of the position.
The employee may be required to perform additional duties, tasks, and responsibilities as assigned by management, consistent with the skills and qualifications required for the role.
Salary Range
The range below reflects the base salary for the position.
Actual compensation may vary based on job-related factors such as skill set, experience, education, and location.
In addition to base salary, this role may be eligible for bonus, equity, and/or commission programs.
Nscale may offer a competitive benefits package including medical, dental, vision, flexible paid time off, parental leave, and retirement plan participation.
For information on how Nscale handles candidate personal data, please see our Employee & Candidate Privacy Notice: Here.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer - Seattle, WA Arbeitgeber: Nscale
Nscale ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert Nscale nicht nur technisches Wissen, sondern auch persönliche Wachstumschancen. Die attraktiven Benefits, einschließlich flexibler Arbeitszeiten und umfassender Gesundheitsleistungen, machen Nscale zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die eine bedeutungsvolle Karriere im Bereich Kundenengagement anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Seattle, WA 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 Nscale 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 - Seattle, WA 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 Data Engineer - Seattle, WA bei Nscale gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nscale 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 Nscale entscheidend sein!