Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und starte komplexe Datenmodelle und Visualisierungen für verschiedene Produkte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer unterstützenden Kultur für Vielfalt und Inklusion.
- Vorteile: Hoch wettbewerbsfähiges Gehalt, 25 Tage Urlaub und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Vielseitige Karrierechancen in einem dynamischen, vollständig remote Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit führenden Unternehmen und gestalte die Zukunft der KI.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Design, build, and launch sophisticated data models and visualizations supporting multiple products.
Optimize pipelines, dashboards, and frameworks facilitating easier development of data artifacts.
Collaborate with senior engineers and executives on strategic planning.
Qualifikationen:
- 7+ Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering.
- Starke Fähigkeiten in Python und Erfahrung mit dem Spark-Ökosystem.
- Expertise in dbt, Airflow und Versionskontrolle über GitHub.
Warum Sie es hier lieben werden:
- Hoch wettbewerbsfähiges Gehalt mit 25 Tagen Jahresurlaub.
- Umfassende Leistungen einschließlich medizinischer Versorgung, Lebensversicherung und RSU-Programm.
- Unterstützende Kultur mit Programmen für Vielfalt und Inklusion sowie großzügigem Elternurlaub.
Outreach bietet die einzige vollständige agentische KI-Plattform für Vertriebsteams. Das Unternehmen wird von weltweit führenden Unternehmen wie Databricks, SAP, Siemens und Verizon genutzt und fördert eine Kultur der Vielfalt und Inklusion.
Senior Data Engineer (Fully Remote) Arbeitgeber: Outreach
Outreach ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem hochkompetitiven Gehalt, 25 Tagen Urlaub im Jahr und umfassenden Sozialleistungen fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und Inklusion, während es gleichzeitig bedeutende Wachstumschancen für Fachkräfte im Bereich Data Engineering bietet. Die vollständig remote Arbeitsweise ermöglicht es Ihnen, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig an innovativen Projekten mit führenden Unternehmen wie Databricks und SAP teilzunehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer (Fully Remote) 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 Outreach 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 Data Engineer (Fully Remote) 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 Data Engineer (Fully Remote) bei Outreach gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Outreach 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 Outreach entscheidend sein!
