Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und betreibe leistungsstarke Datenarchitekturen und optimiere unsere Datenplattform.
- Unternehmen: Predict42, ein innovatives B2B SaaS Scale-up mit Fokus auf KI.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitsmodelle und Forschungszeit.
- Weitere Informationen: Team-Events und Unterstützung in schwierigen Zeiten sind uns wichtig.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Qualifikationen: 1-3 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Wir bei Predict42 sind das "AI-first" B2B SaaS Scale-up hinter dem MIGO Feedback Hub. Wir transformieren verstreutes Feedback für globale Marktführer in umsetzbares Wissen – mit KI als dem wahren Kern unseres Produkts, anstatt nur ein trendiges Feature zu sein. Während wir den Übergang von einem Startup zu einem Unternehmens-Scale-up vollziehen, suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) mit einem starken Hintergrund im Bereich Data Warehousing, um unser Plattform-Team strukturell zu verstärken. In dieser Rolle werden Sie die betriebliche Zuverlässigkeit sicherstellen, unsere Datenarchitektur optimieren und die Grundlage für unsere strategischen Meilensteine legen.
Verantwortlichkeiten
- DWH & Datenmodellierung: Sie gestalten, bauen und betreiben leistungsstarke Data-Warehouse-Strukturen und analytische Modelle, die nativ für Google BigQuery optimiert sind.
- SQL-Transformationen: Entwerfen, Entwickeln, Testen und Optimieren komplexer, wartbarer und leistungsstarker SQL-basierter Datenmodelle unter Verwendung von Dataform, dbt oder vergleichbaren Transformationsframeworks.
- Migrationsprojekte: Direkte Mitwirkung an der Modernisierung unserer Datenplattform und vorantreiben der Migration bestehender Data-Warehouse-Workloads von ClickHouse nach BigQuery – einschließlich Datenmodellen, Transformationen, Pipelines und Validierung.
- Datenpipelines & semantische Schicht: Sie entwickeln robuste, fehlertolerante Ingestion- und ETL/ELT-Pipelines und modellieren eine konsistente semantische Datenschicht für eine zuverlässige Datenlieferung im downstream.
- Testing & Standards: Etablierung und kontinuierliche Verbesserung automatisierter Tests, Datenvalidierung und Überwachungsstandards über alle Datenpipelines hinweg.
- Software-Best-Practices: Anwendung moderner Software-Engineering-Praktiken – wie Versionskontrolle, Code-Reviews, CI/CD und automatisierte Tests – zur Verbesserung unserer Daten-Workflows.
Qualifikationen
- Erfahrung: 1 bis 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Data Warehousing oder einer ähnlichen Rolle. Sie arbeiten sehr selbstständig und gedeihen, wenn Sie echte Verantwortung übernehmen.
- Fokus auf SQL & Daten: Starke SQL-Kenntnisse zur Erstellung komplexer Abfragen, Modellierung analytischer Schichten und zum Umgang mit großen Datensätzen.
- Python & Automatisierung: Praktische Erfahrung mit Python zur Implementierung von Pipelines, Automatisierung betrieblicher Prozesse und zum Ersetzen wiederkehrender manueller Aufgaben.
- Cloud & Tools: Fundierte praktische Erfahrung mit Google BigQuery in einer Produktionsumgebung sowie praktische Erfahrung mit Dataform oder einem vergleichbaren SQL-Transformationsframework (z.B. dbt).
- Engineering-Mindset: Solide Grundlagen in Git-basierten Workflows, CI/CD und automatisierten Qualitätsprüfungen, gepaart mit einem pragmatischen Ansatz, der auf Zuverlässigkeit und Wartbarkeit fokussiert ist.
- Sprache: Deutsch (mindestens B2) und fließendes Englisch (schriftlich und mündlich) für eine nahtlose Zusammenarbeit in unserem internationalen Team.
EARN: Gehalt + Eigenkapital. Wir fördern eine unternehmerische Kultur, indem wir ein virtuelles Aktienoptionsprogramm anbieten. Wir bieten eine Mischung aus Remote- und Vor-Ort-Arbeit, die das Beste aus beiden Welten kombiniert.
GROW: Forschungszeit. Allen Mitarbeitern steht wöchentliche Forschungszeit zur Verfügung. Wir bezuschussen bis zu 20% Ihrer Altersvorsorge / Direktversicherung über Gehaltsumwandlung.
COMPASSION: Fürsorge. Wir kümmern uns und unterstützen Sie, wenn Sie in Ihrem Leben einmal eine schwierige Zeit durchmachen.
BOND: Teambildung. Wir organisieren verschiedene Teamevents, einschließlich eines super spannenden Offsite jedes Jahr.
Data Engineer – BigQuery & Platform Evolution (m/f/d) Arbeitgeber: Predict42
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und persönliches Wachstum setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Eigenverantwortung, während wir gleichzeitig durch regelmäßige Teamevents und ein starkes Unterstützungsnetzwerk für unsere Mitarbeiter sorgen. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem virtuellen Aktienoptionsprogramm und der Möglichkeit, wöchentliche Forschungszeit zu nutzen, schaffen wir eine Umgebung, in der Sie sowohl beruflich als auch persönlich gedeihen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer – BigQuery & Platform Evolution (m/f/d) 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 Predict42 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 Engineer – BigQuery & Platform Evolution (m/f/d) 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 Engineer – BigQuery & Platform Evolution (m/f/d) bei Predict42 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Predict42 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 Predict42 entscheidend sein!
