Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege eine leistungsstarke Datenplattform und End-to-End-Datenpipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das auf Datenanalytik und Engineering spezialisiert ist.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und treibe strategische Entscheidungen voran.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Big Data Technologien und Softwareentwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About the Role
We are looking for a skilled and motivated Data Engineer Specialist to join our team.
The responsibilities of this role are to design, build, and maintain a robust, self‑service, scalable, and secure data platform and end‑to‑end data pipelines that empower Data Analysts and Data Scientists to deliver insights and drive strategic decision‑making.
Responsibilities
- Build and maintain a high‑performance data platform that meets the company’s needs, connects with product solutions, and leads analytical innovation, enabling efficient architectures and platforms.
- Create and edit data pipelines, considering business logic that best applies, choosing levels of aggregation, grouping and transforming fields, checking data quality, and cleaning the data.
- Develop data modeling and transformation workflows, enabling the creation of clear and accessible data abstractions.
- Own the entire code development lifecycle (monitoring, deployment, documentation, performance, security, adding metrics and alarms, ensuring SLO budget compliance, and more).
- Investigate inconsistencies and trace the source of differences through data troubleshooting.
- Enable teams across the company to access and use data more effectively through self‑service tools and well‑modeled datasets.
- Align with stakeholders to understand their primary needs, while proposing extensible, scalable, and incremental solutions.
- Conduct Po Cs and benchmarks to determine the best tool for a given problem, deciding whether to use an off‑the‑shelf solution or develop one in-house.
- Contribute to defining the strategic vision, crossing team and service boundaries to solve problems.
- Advocate for the value of data analytics and engineering within the organization and foster a data‑driven culture.
- Serve as a reference within the chapter on technical concepts, tools, and best coding practices.
Qualifications
- Specialist in Big Data technologies and concepts (Spark, Hadoop, Hive, Map Reduce) and multiple languages (YAML, Python).
- Experience with Airflow, Spark, AWS and Databricks.
- Strong foundation in software engineering principles, with experience building data‑centric systems.
- Experience with columnar storage solutions and/or data lakehouse concepts.
- Proficiency in Python and a passion for writing clean and maintainable code.
- Strong knowledge in optimizing SQL query performance.
- Experience building multidimensional data models (Star and/or Snowflake schemas).
- Understanding of the data lifecycle and concepts such as lineage, governance, privacy, retention, and anonymization.
- Knowledge of infrastructure areas such as containers and orchestration (Kubernetes, ECS), CI/CD strategies, infrastructure as code (Terraform), and observability (Prometheus, Grafana).
- Proficiency in English – our code, documentation, tools, and materials are often structured in English.
- Excellent communication skills, proactively sharing and collaborating with both technical and non‑technical stakeholders to translate business needs into scalable data solutions.
- Experience as a tech/project lead or similar.
- Curiosity, detail‑orientation, and ability to thrive in a fast‑paced, data‑driven environment.
- #J-18808-Ljbffr
Staff Data Engineer Arbeitgeber: QuintoAndar
Unser Unternehmen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Sie als Senior Privacy Analyst Ihre Fähigkeiten in der Datenschutzgovernance und Automatisierung weiterentwickeln können. Wir fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung, während wir gleichzeitig auf die Schaffung intelligenter Lösungen setzen, um unsere Datenschutzprozesse zu optimieren. Mit einem engagierten Team und modernsten Technologien am Standort sind wir bestrebt, die Effizienz und Skalierbarkeit unserer Programme zu maximieren und dabei stets die Werte des Datenschutzes zu wahren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Engineer 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 QuintoAndar 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 Staff Data Engineer 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 Staff Data Engineer bei QuintoAndar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei QuintoAndar 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 QuintoAndar entscheidend sein!
