Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Dateningenieuren und entwickle innovative Datenlösungen.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das sich auf Dateninnovationen konzentriert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältiges Team mit einer Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenstrategie und beeinflusse wichtige Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Engineering Manager des Data Enablement-Teams für FinOps (Finanzen und Betrieb) sind Sie verantwortlich für das Design von Datenmodellen, die Integration neuer Datenquellen und den Aufbau von Datenpipelines, während Sie SQL nutzen, um saubere, getestete, dokumentierte und gut definierte Daten bereitzustellen.
Sie fungieren als Führungskraft für Dateningenieure, Datenanalysten und Datenwissenschaftler, indem Sie Anleitung zu architektonischen und gestalterischen Entscheidungen geben und unsere besten Praktiken sowie Governance-Richtlinien fördern und unterstützen.
Zuletzt sind Sie der Ansprechpartner für mehrere Geschäftsbereiche und arbeiten mit den Stakeholdern zusammen, um relevante Datenprodukte zu erstellen, die die Datenakzeptanz bei On erhöhen und das Vertrauen stärken.
Ihre Mission
- Strategische Ausrichtung & Geschäftsauswirkungen vorantreiben: Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Stakeholdern zusammen, um Geschäftsanforderungen zu verstehen, und identifizieren und liefern Sie proaktiv Datenprodukte, die einen signifikanten Einfluss auf Stakeholder in verschiedenen Funktionen oder Regionen haben.
- Entscheidungsfindung leiten: Ermöglichen Sie dem Team, zeitnahe und informierte Entscheidungen für bedeutende, potenziell irreversible Entscheidungen zu treffen, und bieten Sie anderen Unterstützung bei der Bewältigung komplexer, neuer Probleme, indem Sie zugrunde liegende Probleme und Ursachen identifizieren.
- Technische Führung bereitstellen: Seien Sie verantwortlich für die technischen Entscheidungen und Lösungen Ihres Teams und stellen Sie sicher, dass sie mit den besten Praktiken im Bereich Data Engineering und der übergeordneten Architektur von On, Sicherheits- und Compliance-Richtlinien übereinstimmen.
- Team- und Talententwicklung fördern: Fördern Sie aktiv formelles und informelles Mentoring, bieten Sie Wachstumschancen für Ihr Team und schaffen Sie ein inklusives Teamumfeld, das eine Kultur des Suchens und Gebens von ehrlichem Feedback fördert.
Qualifikationen
Sie sind ein nachgewiesener Experte im Bereich Data Engineering und bereit, ein Team von Dateningenieuren zu leiten, das für technische Lieferung, Qualität und Einstellung im Bereich Data Engineering verantwortlich ist. Sie sollten Folgendes nachweisen können:
- Tiefe Datenkompetenz: Über 8 Jahre relevante Erfahrung oder gleichwertig, mit tiefem technischen Fachwissen in den Bereichen Data Warehousing, Datenmodellierung und ELT-Konzepte sowie Erfahrung in SQL, Python oder gleichwertiger Programmierung.
- Fachkenntnisse im Bereich Finanzen & Betrieb: Sie verfügen über umfangreiche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Finanzen und Betrieb, indem Sie komplexe Geschäftsbedürfnisse in robuste Datenlösungen und hochwertige Datenmodelle übersetzen. Dieses Fachwissen umfasst Kenntnisse über ERP-Systeme, Finanzberichterstattung, Optimierung der Lieferkette und Verbesserungen der betrieblichen Effizienz durch datengestützte Erkenntnisse.
- Nachgewiesene Führungskompetenz: Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung eines oder mehrerer Teams mit Individualbeiträgen (ICs) unter direkter Leitung. Sie besitzen die Fähigkeit, Ihr Team zu befähigen, qualitativ hochwertigen Code zügig zu liefern, und helfen ihnen, Abwägungen zwischen Perfektion und 'produktionsbereit' zu navigieren.
- Fließend in Cloud & Plattform: Expertenwissen über Dateninfrastruktur, APIs, Datenpipelines, Beobachtbarkeit und Workflow-Orchestrierung in verteilten Cloud-Umgebungen, mit praktischer Erfahrung auf Cloud-Plattformen (GCP bevorzugt) und automatisiertem CI/CD.
- AI-Kenntnisse: Nachgewiesene Vertrautheit mit KI-Tools für Daten wie Analytics LLMs/konversationelle Analytik und nachweisliches Wissen über die Nutzung von KI zur Innovation im Datenbereich.
- Kollaborativer Einfluss: Sie sind ein außergewöhnlicher Kommunikator und ein echter Teamplayer, der in der Lage ist, Teamentscheidungen zu leiten, Konsens durch professionelle Einflussnahme zu fördern und komplexe technische Informationen effektiv an unterschiedliche Zielgruppen zu vermitteln.
Über das Team
Das Data Enablement-Team ist verantwortlich für den Aufbau, die Wartung und das Wachstum interner Datenprodukte, die es jedem bei On ermöglichen, Geschäftsergebnisse durch informierte Entscheidungen zu beeinflussen.
Sie werden ein Team von Dateningenieuren leiten, die sich um die Datenbedürfnisse des Unternehmens im Bereich Finanzen und Betrieb (Lieferkette) kümmern. Sie werden ein kleines, fokussiertes Team von Dateningenieuren leiten und eng mit den Datenplattform-Ingenieuren, anderen Dateningenieuren, Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Stakeholdern zusammenarbeiten, um wertvolle Datenprodukte für das Unternehmen zu liefern.
Sie werden Teil einer talentierten und vielfältigen Funktion von Daten (Plattform-)Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Experten für Daten-Governance sein, die leidenschaftlich daran interessiert sind, zu revolutionieren, wie wir Daten nutzen, um komplexe Herausforderungen bei On zu lösen. Als Datenführer spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung unserer Datenstrategie und der Umsetzung von Dateninitiativen.
On ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns dafür ein, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, das fair und inklusiv ist, in dem alle Entscheidungen im Zusammenhang mit Rekrutierung, Aufstieg und Bindung frei von Diskriminierung sind.
Senior Lead - Data Engineer Arbeitgeber: On-Ag-5
On ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit gefördert werden. Als Senior Lead - Data Engineer haben Sie die Möglichkeit, in einem talentierten Team zu arbeiten, das sich leidenschaftlich dafür einsetzt, datengetriebene Lösungen zu entwickeln, die einen echten Einfluss auf die Geschäftsabläufe haben. Darüber hinaus unterstützt On aktiv die berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter durch Mentoring-Programme und fördert eine Kultur des offenen Feedbacks, was Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Lead - Data Engineer 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 On-Ag-5 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 Lead - Data Engineer 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 Lead - Data Engineer bei On-Ag-5 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei On-Ag-5 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 On-Ag-5 entscheidend sein!
