Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue skalierbare Datenpipelines und arbeite mit komplexen ERP-Daten.
- Unternehmen: Schnell wachsendes Berliner Startup im Bereich KI-gestützte Finanzintelligenz.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, voll remote, Mentorship und Lernbudget.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit klaren Aufstiegsmöglichkeiten in der Datenengineering-Leitung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenbasis einer innovativen Plattform und habe direkten Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und mit ERP-Daten erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Bitte beachten Sie: fließendes Deutsch ist eine feste Voraussetzung für diese Rolle.
Über das Unternehmen
Ein schnell wachsendes, in Berlin ansässiges Startup, das KI-gestützte Finanzintelligenz für moderne CFOs und Finanzteams aufbaut. Ihre Plattform integriert und analysiert Daten aus ERPs, Tabellenkalkulationen und anderen Geschäftssystemen und verwandelt rohe Finanzdaten in klare, umsetzbare Erkenntnisse. Durch die Kombination einer skalierbaren semantischen Schicht mit fortschrittlichen KI-Agenten helfen sie Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, ohne den Aufwand eines großen Daten- oder Finanzteams.
Sie bauen an der Schnittstelle von Finanzen, Daten und KI und suchen einen Data Engineer, der begeistert ist, mit komplexen ERP-Daten, skalierbarer Dateninfrastruktur und modernen Analysesystemen zu arbeiten.
Was Sie tun werden
- Datenpipelines erstellen: Entwerfen, bauen und warten Sie skalierbare Pipelines zum Erfassen, Transformieren und Bereitstellen von Finanz- und Betriebsdaten.
- Mit ERP-Daten arbeiten: Integrieren und modellieren Sie Daten aus ERP-Systemen und Finanztools, einschließlich Buchhaltung, Controlling, Beschaffung, Umsatz- und Kostendaten.
- Analytische Datenbanken in großem Maßstab: Erstellen Sie schnelle analytische Abfragen, optimieren Sie die Leistung und unterstützen Sie hochvolumige Finanzdatenlasten.
- Backend- & API-Integration: Tragen Sie zu Python-basierten Diensten bei, die Datenpipelines, APIs und interne Plattformkomponenten verbinden.
- Cloud-Infrastruktur: Bauen und betreiben Sie Dateninfrastruktur auf AWS, einschließlich Speicherung, Rechenleistung, Orchestrierung und Überwachung.
- Datenqualität: Implementieren Sie Validierung, Tests, Überwachung und Alarmierung, um die Datengenauigkeit, Aktualität und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
- Zusammenarbeit über Teams hinweg: Arbeiten Sie mit Ingenieuren, Kunden und Fachexperten im Finanzbereich zusammen, um komplexe Geschäftsanforderungen in robuste Datenlösungen umzuwandeln.
Was sie suchen
- Technische Grundlagen: Python-Erfahrung in der Datenverarbeitung, Backend-Diensten oder Automatisierung.
- Erfahrung mit ERP-Daten oder Finanz-/Geschäftssystemen.
- Starke SQL- und relationale Datenmodellierung.
- Erfahrung mit analytischen Datenbanken.
- Verständnis von Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Datentransformations-Workflows.
- Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, vorzugsweise AWS.
- Vertrautheit mit APIs, Datenaufnahme-Mustern und Integrationen von Drittanbietersystemen.
- Ingenieurpraktiken: Vertraut mit Git und Pull-Request-Workflows.
- Interesse an sauberem, wartbarem, gut getesteten Code.
- Erfahrung mit Datenqualitätsprüfungen, Überwachung und Debugging.
- Verständnis von CI/CD und cloud-nativen Entwicklungspraktiken.
- Komfortabel in einem schnelllebigen Startup-Umfeld.
- Denkweise: Neugierig, strukturiert und bereit, komplexe Datenprobleme zu lösen.
- Komfortabel mit mehrdeutigen Anforderungen und deren Umsetzung in praktische Lösungen.
- Fließendes Deutsch ist erforderlich.
- Interesse an Finanzen, Analytik, KI oder Unternehmenssoftware.
- Bereitschaft, schnell zu lernen und Verantwortung für wichtige Systeme zu übernehmen.
Schön zu haben
- Erfahrung mit Finanz-, Buchhaltungs-, Controlling- oder FP&A-Daten.
- Kenntnisse über ERP-Systeme wie SAP, Microsoft Dynamics, NetSuite, DATEV oder Oracle.
- Erfahrung mit Docker, Kubernetes oder Infrastruktur-als-Code-Tools.
- Vertrautheit mit dbt oder Konzepten der semantischen Schicht.
- Erfahrung in der Erstellung von Datenprodukten für SaaS-Plattformen.
- Interesse an KI/ML-gestützten Anwendungen und LLM-basierten Daten-Workflows.
Was wird angeboten
- Wettbewerbsfähiges Gehalt mit Wachstumspotenzial.
- Vollständig remote innerhalb Deutschlands.
- Moderne Technologie-Stack mit echtem Eigentum von Anfang an.
- Mentoring durch erfahrene Ingenieure und ein festgelegtes Lernbudget.
- Direkter Einfluss auf die Datenbasis einer KI-gestützten Finanzintelligenzplattform.
- Klare Perspektive auf eine Senior-Datenengineering- oder Datenplattform-Leitung, während das Unternehmen wächst.
Data Engineer Arbeitgeber: Orange Quarter
Als schnell wachsendes Start-up mit Sitz in Berlin bietet unser Unternehmen eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die sich an der Schnittstelle von Finanzen, Daten und KI befindet. Wir fördern eine offene Unternehmenskultur, in der Teamarbeit und persönliche Entwicklung im Vordergrund stehen, und bieten unseren Mitarbeitern die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf unsere Plattform haben. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, flexiblen Remote-Arbeitsmöglichkeiten und einem klaren Karriereweg in der Datenengineering- oder Datenplattform-Leitung sind wir ein attraktiver Arbeitgeber für talentierte Fachkräfte, die in einem zukunftsorientierten Umfeld wachsen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Interviews
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Data Engineers vertraut. Übe das Lösen von Problemen in Echtzeit, damit du im Interview glänzen kannst. Wir können dir helfen, die richtigen Ressourcen zu finden!
✨Zeige deine Projekte
Hast du an interessanten Datenprojekten gearbeitet? Teile sie! Ob auf GitHub oder in deinem Portfolio – zeige, was du kannst. Das gibt den Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir haben eine tolle Plattform, auf der du dich direkt bewerben kannst. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Daten sind genauso wichtig wie deine technischen Fähigkeiten. Lass uns in deinem Anschreiben spüren, warum du dich für die Rolle als Data Engineer begeisterst.
Technische Skills hervorheben:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Python, SQL und ERP-Daten klar und deutlich darstellst. Wir suchen nach jemandem, der sich in diesen Bereichen wohlfühlt, also zeig uns, was du drauf hast!
Beziehe dich auf unsere Mission:Erkläre, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu unserer Vision passen, AI-gestützte Finanzintelligenz zu schaffen. Zeig uns, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch ein echtes Interesse an unserem Produkt und unserer Zielgruppe hast.
Bewerbung über unsere Website:Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an spannenden Datenlösungen zu arbeiten!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Orange Quarter vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Unternehmensmission und den Produkten vertraut. Informiere dich über die spezifischen Technologien, die sie verwenden, wie AWS, Python und SQL. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Anforderungen der Stelle verstehst, sondern auch, wie du zur Vision des Unternehmens beitragen kannst.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und SQL. Übe, wie du deine Erfahrungen mit ERP-Daten und analytischen Datenbanken klar und präzise erklären kannst. Bereite Beispiele vor, die deine Problemlösungsfähigkeiten und deinen Umgang mit komplexen Datenproblemen demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone, wie du mit anderen Ingenieuren und Fachexperten zusammengearbeitet hast, um robuste Datenlösungen zu entwickeln. Das zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch gut im Team arbeiten kannst.
✨Frage nach dem nächsten Schritt
Am Ende des Interviews solltest du Fragen stellen, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
