Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Betriebsabläufe für Pyths Preisfeeds und implementiere strategische Verbesserungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im DeFi-Bereich mit globalem Team.
- Vorteile: Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Startup-Geschwindigkeit und starken Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Marktdaten und arbeite an spannenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in technischen Betriebsabläufen oder Datenengineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Data Systems Operations Lead, um mission-critical Operationen für Pyths Price Feeds, unsere Echtzeit-Marktdateninfrastruktur, zu entwerfen und zu betreiben. Sie stellen sicher, dass unsere Feeds rund um die Uhr einwandfrei funktionieren, während Sie operationale Herausforderungen in strategische Verbesserungen umsetzen, die messbar Risiken reduzieren und die Servicequalität verbessern.
Unser Ziel ist es, jemanden einzustellen, der uns dabei helfen kann, die Service-Management-Aspekte von Pyths Price Feeds zu verbessern. Sie werden die Implementierung von Automatisierung rund um die Preisfeeds untersuchen und leiten, die Runtime-Anforderungen von Pyth Pro (Überwachung, Bereitstellung, Risikomessungen) übernehmen und im Falle von Vorfällen Datenforensik leiten, um die Auswirkungen zu quantifizieren und Lösungen zu entwickeln, die messbar die Wiederholung reduzieren.
Diese Rolle ist für einen hochrangigen Operator gedacht, der verteilte Systeme im großen Maßstab versteht und Automatisierungsmöglichkeiten identifizieren kann, während er Beziehungen zu institutionellen Nutzern verwaltet. Sie treffen Entscheidungen mit hohen Einsätzen, entwerfen systematische Lösungen und übernehmen Projekte von Anfang bis Ende.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Übernahme der Pyth Pro-Operationen und des Service-Managements
- Übernahme aller Runtime-Anforderungen für Pyth Pro: Überwachung, Bereitstellung, Risikomessungen und SLA-Management
- Festlegung von Servicezielen für jede Iteration und Messung von Verbesserungen und Risikominderung
- Ausdruck detaillierter Anforderungen, die die Automatisierung der Feed-Bereitstellung und -Überprüfung ermöglichen
- Sicherstellen, dass alle Feeds Qualitätsstandards und institutionelle Anforderungen erfüllen
Untersuchung und Leitung der Implementierung von Automatisierung
- Untersuchung und Leitung der Implementierung von Automatisierungsmöglichkeiten rund um Preisfeeds
- Identifizierung repetitiver operationeller Aufgaben und Möglichkeiten zur systematischen Automatisierung zur Reduzierung von Aufwand und menschlichem Fehler
- Proaktive Identifizierung von Systemanfälligkeiten und Risiken; Vorschlag und Förderung von Lösungen
- Strategisches Denken - Antizipation von Fehlermodi und Entwurf für Resilienz
Leitung der Incident Response und Datenforensik
- Leitung der Datenforensik und Quantifizierung der Benutzerwirkung bei Vorfällen
- Arbeiten an Lösungen, die messbar die Wiederholung reduzieren und sowohl taktische als auch strategische Lösungen vorantreiben
- Treffen von Entscheidungen mit hohen Einsätzen während Vorfällen
- Übernahme der Anforderungen und Erfolgsmetriken zur Verhinderung von Vorfällen
Brücke zwischen technischen und geschäftlichen Operationen
- Verwaltung von Beziehungen zu institutionellen Nutzern und Datenanbietern; Sicherstellung, dass ihre Bedürfnisse verstanden werden
- Interne Befürwortung von operationellen Verbesserungen
- Priorisierung der Benutzerzufriedenheit und Denken in Bezug auf Identifizierung und Lösung von Problemen
- Balance zwischen praktischer Ausführung und strategischem Denken über langfristige Verbesserungen
Gewünschte Fähigkeiten und Erfahrungen
- 5+ Jahre Erfahrung in technischen Engineering-Operationen, Daten-Systemengineering oder technischem Projektmanagement für verteilte Systeme
- Nachweisliche Erfolge im Betrieb mission-critical Systeme; Erfahrung im Incident Management und im Bereitschaftsbetrieb
- Tiefes Verständnis von Daten-Systemen und verteilter Infrastruktur
- Erfahrung mit Finanzmärkten, Marktdaten oder Echtzeitsystemen
- Hintergrund bei Tier-1-Finanzinstituten (Börsen, Prime Broker), Krypto-Börsen oder Infrastrukturen
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte sowohl Ingenieuren als auch Führungskräften zu kommunizieren
Nice to Have
- Erfahrung im Betrieb von Kryptowährungs- oder Blockchain-Infrastrukturen
- DevOps, SRE oder Infrastrukturengineering im großen Maßstab
- Hintergrund in Marktdaten-Systemen oder Oracle-Infrastruktur
- Sicherheits- oder Risikomanagement-Erfahrung
- Erfolg bei der Migration institutioneller Workflows zu neuen Systemen
- Beziehungen zu Börsen, Market Makern oder Handelsabteilungen
Was wir suchen
Sie sind ein Problemlöser, der komplexe Herausforderungen von Null auf Eins übernimmt. Sie haben Vertrauen in früheren Rollen gewonnen, weshalb die Menschen Ihren Lösungen zuhören. Sie verstehen, dass Operationen den Kunden und Nutzern dienen - Sie sind motiviert durch Zuverlässigkeit, die zählt, nicht durch Perfektion um ihrer selbst willen. Sie sind technisch tief genug, um verteilte Systeme zu debuggen, aber reif genug, um zu wissen, dass Systemdesign heldenhaftes Feuerwehrspiel übertrifft. Klingt das nach Ihnen? Bewerben Sie sich direkt!
Data Systems Operations Lead Arbeitgeber: P2P
Pyth ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Remote-Arbeit die Norm ist. Unser Team besteht aus talentierten Fachleuten, die sowohl technische Exzellenz als auch starke Partnerschaften im Finanzsektor schätzen. Wir fördern das Wachstum unserer Mitarbeiter durch spannende Herausforderungen im DeFi-Bereich und bieten die Möglichkeit, an vorderster Front der Marktdateninfrastruktur zu arbeiten, während wir gleichzeitig eine Kultur des offenen Austauschs und der kontinuierlichen Verbesserung pflegen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Systems Operations Lead 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 P2P 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 Data Systems Operations Lead 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 Data Systems Operations Lead bei P2P gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei P2P 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 P2P entscheidend sein!
