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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für KI-gestützte Finanztools.
- Arbeitgeber: Qonto, ein führendes Unternehmen im Finanzbereich mit über 600.000 Kunden.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Essensgutscheine, Gesundheitsversorgung und Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen, die das Rechnungswesen für KMUs in Europa vereinfachen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python und Datenengineering.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Innovation.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Unsere Mission ist es, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) die Freiheit zu geben, im Geschäft und darüber hinaus erfolgreich zu sein, indem wir Europas führenden Finanzarbeitsplatz bereitstellen. Wir kombinieren erstklassige Geschäftswerkzeuge (nahtlose Rechnungsstellung, Ausgabenmanagement und Vorbuchhaltung) mit unermüdlicher 24/7-Unterstützung, um Unternehmen bei allen finanziellen Angelegenheiten zu helfen.
Als Data Ops Engineer für unser KI-Produkt werden Sie die Grundlagen gestalten, die unsere maschinellen Lernsysteme antreiben, und uns helfen, intelligentere, schnellere und zuverlässigere Finanzwerkzeuge zu entwickeln.
Zu Ihren Aufgaben gehören:
- Aufbau und Wartung von Echtzeit- und Batch-End-to-End-Datenpipelines für das Training und die Inferenz von ML-Modellen in einer Produktionsumgebung.
- Entwurf und Optimierung von Datenspeicher- und Zugriffsmodellen für Skalierbarkeit und Leistung.
- Bereitstellung und Verwaltung von Modellservierungssystemen für nahtlose Produktionsintegration.
- Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren zur Sicherstellung der Datenqualität, Skalierbarkeit und Überwachung.
Was Sie erwarten können:
Sie werden Teil eines dynamischen Teams, das maschinelle Lernlösungen ermöglicht, die Buchhaltungsprozesse für KMU und Freiberufler in ganz Europa vereinfachen. Bei Qonto verwenden wir eine schlanke Methodik mit Fokus auf kontinuierliche Lieferung, die schnelle Iteration und Feedback zu Verbesserungen der Dateninfrastruktur ermöglicht.
Was Sie mitbringen sollten:
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Python und Softwareengineering-Fähigkeiten (Mikrodienste, CI/CD, Testing).
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, idealerweise angewendet auf ML-Anwendungsfälle.
- Starkes Wissen über Batch- und Echtzeit-Pipeline-Design.
- Kenntnisse in SQL und Datenmodellierung für Leistung.
- Ein Teamplayer, der technische und produktbezogene Diskussionen verbindet.
- [Bonus] Gutes Verständnis von ML-Workflows und Datenlebenszyklus.
Wir suchen jemanden, der in einem unserer Büros (Paris, Berlin, Mailand, Barcelona oder Belgrad) arbeiten kann, da diese Position nicht für vollständig remote Arbeitsmöglichkeiten geöffnet ist.
Vorteile:
- Büros in Paris, Berlin, Mailand, Barcelona und Belgrad.
- Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket.
- Essensgutscheine.
- Öffentliche Verkehrsmittel Erstattung (teilweise oder vollständig).
- Große Krankenversicherung (je nach Land).
- Initiativen zur Mitarbeiterwohlfahrt: Zugang zu Moka Care zur Unterstützung Ihrer psychischen Gesundheit und großartige Angebote für Sport- und Wellnessaktivitäten.
- Eine progressive Politik zu Behinderungen und Elternschaft (1 von 6 Qonto-Mitarbeitern ist ein Elternteil!) und Kinderbetreuungsleistungen mit ausgewählten Partnern.
- Monatliche Teamevents.
Unser Einstellungsprozess umfasst Interviews mit Ihrem Talent Acquisition Manager und zukünftigen Managern sowie eine Remote- oder Live-Übung, um Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren und Ihnen einen Eindruck davon zu vermitteln, wie es wäre, bei Qonto zu arbeiten.
Data Ops Engineer for AI Product Arbeitgeber: Qonto
Kontaktperson:
Qonto HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Ops Engineer for AI Product
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – Networking kann dir Türen öffnen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeig, dass du nicht nur die Lösung kennst, sondern auch verstehst, warum sie funktioniert.
✨Tipp Nummer 3
Mach dich mit den Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du schon Erfahrung mit Python, SQL oder Kafka hast, bringe konkrete Beispiele mit, wie du diese in der Vergangenheit eingesetzt hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für die Arbeit an KI-Produkten zu betonen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Ops Engineer for AI Product
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die zu unserer Kultur passen und ihre Persönlichkeit einbringen.
Betone deine Erfahrungen: Stelle sicher, dass du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die zu der Stelle als Data Ops Engineer passen. Zeige uns, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Mach es klar und prägnant: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon, damit wir schnell verstehen, was du zu bieten hast.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle Informationen erhältst, die du brauchst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Qonto vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Data Ops Engineer Position vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Aufgaben passen, die du übernehmen würdest.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich Datenengineering und Machine Learning. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Probleme gelöst hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten in Python, SQL und Datenpipeline-Design zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, eine praktische Übung zu machen, also übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Kenntnisse sicher präsentieren kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach der Teamdynamik, den aktuellen Projekten oder den Herausforderungen, die das Team gerade bewältigt.
