Auf einen Blick
- Aufgaben: Evolviere und unterstütze Datenplattformen, optimiere Performance und Kosten.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das Vielfalt schätzt und kontinuierliches Lernen fördert.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Herausfordernde Umgebung mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Projekte und arbeite mit internationalen Kunden.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in DataOps.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
A Objective busca um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na evolução e sustentação de plataformas de dados, garantindo estabilidade e confiabilidade do ambiente.
O profissional será responsável por identificar e implementar melhorias de performance e otimização de custos (Fin Ops) em pipelines e workloads de dados, além de atuar na melhoria da observabilidade e monitoramento do ambiente de dados.
A empresa valoriza a diversidade e busca profissionais que gostem de desafios e aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos com clientes nacionais e internacionais.
- Responsabilidades
- Atuar na evolução e sustentação da plataforma de dados, garantindo estabilidade e confiabilidade do ambiente.
- Identificar e implementar melhorias de performance e otimização de custos (Fin Ops) em pipelines e workloads de dados.
- Atuar na melhoria da observabilidade e monitoramento do ambiente de dados.
- Implementar e evoluir práticas de Data Ops, incluindo automação, padronização e confiabilidade dos pipelines e processos de dados.
- Criar validações, testes automatizados e tratamentos de erro para assegurar qualidade, integridade e consistência dos dados.
- Diagnosticar e resolver problemas relacionados a performance, custo e confiabilidade de pipelines e serviços de dados.
- Garantir escalabilidade, resiliência, segurança e alta performance da plataforma de dados.
- Documentar lógica de negócio, regras de transformação e fluxos de dados.
- #J-18808-Ljbffr
Engenheiro(a) de Dados GCP - SR Arbeitgeber: Objective
Die Objective bietet eine hervorragende Arbeitsumgebung für den Coordenador(a) de Desenvolvimento, in der kontinuierliches Lernen und die Entwicklung innovativer Projekte im Vordergrund stehen. Mit einem flexiblen Anywhere Office-Modell fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten zu erweitern und an spannenden nationalen sowie internationalen Projekten zu arbeiten. Unsere Werte basieren auf technischer Exzellenz und einem starken Teamgeist, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Engenheiro(a) de Dados GCP - SR 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 Objective 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 Engenheiro(a) de Dados GCP - SR 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 Engenheiro(a) de Dados GCP - SR bei Objective gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Objective 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 Objective entscheidend sein!
