Transforming global food systems is key to tackling the climate crisis and protecting people and the planet. Wir glauben, dass eine neue und andere Art von Transparenz erforderlich ist, um diesen Wandel voranzutreiben. Deshalb haben wir OpenSC gegründet - mitgegründet von WWF und der Boston Consulting Group. Unsere Plattform nutzt Daten direkt aus der Quelle der Lieferketten unserer Kunden und analysiert sie, um direkte umsetzbare Erkenntnisse über nachhaltige und ethische Produktion zu schaffen. Automatisiert - Kontinuierlich - Granular - Unveränderlich. Diese neue Art von Transparenz ermöglicht es unseren Kunden, die Nachhaltigkeit ihrer Lieferketten zu kennen, zu beeinflussen und nachzuweisen.
Aufgaben
- Weiterentwicklung und Aufbau der OpenSC-Datenplattform über alle Datenbereiche: Sammlung, Speicherung, Transformation und Analyse.
- Entwicklung hochwertiger Datenpipelines, die strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen in ein standardisiertes Datenmodell transformieren.
- Erweiterung des Datenmodells von OpenSC zur Berücksichtigung einer wachsenden Anzahl von Anwendungsfällen.
- Übernahme der Verantwortung für die geschäftliche Interpretation von Daten und aktive Mitwirkung an Datenwissenschafts- und Analyseprojekten.
- Einhaltung bewährter Verfahren der Softwareentwicklung hinsichtlich Versionskontrolle, Tests, Code-Reviews, Bereitstellung usw.
- Bereitstellung von Unterstützung und Anleitung zu Themen der Datensicherheit und Cloud-Infrastruktur, um eine sichere und effiziente Handhabung von Daten zu gewährleisten.
- Effektive Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
- Beitrag zur Steigerung des Teams durch Wissensaustausch über bewährte Verfahren im Bereich Datenengineering.
Anforderungen
- 6+ Jahre relevante Branchenerfahrung im Aufbau produktionsreifer Datenprodukte.
- Nachgewiesene solide Grundlage in den Kernkonzepten der Daten (z.B. Integration, Modellierung, Sicherheit, Herkunft, Governance).
- Ausgezeichnete Python-Kenntnisse und fortgeschrittene Kompetenzen mit den wichtigsten Bibliotheken des Datenökosystems.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL, dbt).
- Kenntnisse in Cypher und Graphdatenbanken (z.B. Neo4j, Kuzu usw.).
- Erfahrung mit Orchestrierungstools für Datenpipelines (z.B. Dagster, Airflow usw.).
- Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur und -Diensten (idealerweise auf AWS).
- Erfahrung mit verschiedenen Datenmodellierungsmustern und die Fähigkeit, komplexe reale Informationen in eine standardisierte Beschreibung des Datenmodells zu abstrahieren.
- Vertrautheit mit Versionskontrolle (Git), Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD (z.B. CircleCi, Github Actions), IaC (Terraform).
- Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten und die Fähigkeit, in einem multidisziplinären und multikulturellen Team zu arbeiten.
Data Engineer Arbeitgeber: OpenSC
OpenSC ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für Nachhaltigkeit und Transparenz in Lieferketten einsetzt. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Innovation und Zusammenarbeit fördert, bietet OpenSC seinen Mitarbeitern die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen positiven Einfluss auf die Umwelt haben. Zudem unterstützt das Unternehmen die berufliche Weiterentwicklung durch Schulungen und Mentoring-Programme, während es gleichzeitig eine inklusive und unterstützende Unternehmenskultur pflegt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 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 OpenSC zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 bei OpenSC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei OpenSC 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 OpenSC entscheidend sein!
