Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Web-Scraping-Lösungen für KI-Trainingsdaten.
- Unternehmen: Razer, ein globales Unternehmen, das die Gaming-Welt revolutioniert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gamings und arbeite mit einem internationalen Team.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung mit Web-Scraping-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Joining Razer will place you on a global mission to revolutionize the way the world games. Razer is a place to do great work
, offering you the opportunity to make an impact globally while working across a global team located across 5 continents. Razer is also a great place to work, providing you the unique, gamer-centric #Life At Razer experience that will put you in an accelerated growth, both personally and professionally.
Job Responsibilities/ 工作职责
Job Description
Responsibilities
- Design, develop, and deploy web scraping solutions to collect specific datasets for AI training purposes.
- Build robust and scalable web crawlers to extract structured and unstructured data from various online sources.
- Ensure data accuracy, integrity, and compliance with relevant laws and regulations.
- Clean, preprocess, and organize scraped data for use in machine learning models.
- Monitor and optimize crawling performance to ensure efficiency and reliability.
- Collaborate with AI teams to define data requirements and ensure the relevance of collected data.
- Document crawling workflows, tools, and results for future reference.
Requirements
- Bachelor’s or master’s degree in computer science, Software Engineering, or a related field.
- Strong experience with web scraping tools and frameworks (e. g., Scrapy, Selenium, Beautiful Soup).
- Proficiency in programming languages like Python, Java, or Node. js.
- Familiarity with HTTP protocols, HTML parsing, and JSON data formats.
- Knowledge of database systems (SQL, No SQL) for data storage and management.
- Experience with cloud platforms (e. g., AWS, GCP) and containerization tools (e. g., Docker).
- Strong understanding of web crawling ethics, regulations, and best practices.
- Excellent analytical skills and attention to detail.
Preferred Qualifications
- Experience with large-scale data scraping and handling distributed crawlers.
- Familiarity with AI and machine learning concepts, especially data preprocessing for AI models.
- Knowledge of browser automation and tools for rendering dynamic content.
- Ability to handle multilingual data and diverse data formats.
- 岗位职责:
- 设计、开发并部署网页爬虫解决方案,收集特定数据用于AI模型训练。
- 构建稳健且可扩展的爬虫,提取结构化与非结构化数据。
- 确保数据的准确性、完整性,并符合相关法律法规。
- 对爬取的数据进行清理、预处理和组织,以便应用于机器学习模型。
- 监控并优化爬虫性能,确保其高效可靠运行。
- 与AI团队合作,明确数据需求,确保采集数据的相关性和价值。
- 记录爬虫工作流、工具和结果,以便未来参考和改进。
- 岗位要求:
- 计算机科学、软件工程或相关领域的学士或硕士学位。
- 熟练掌握网页爬取工具与框架(如Scrapy、Selenium、Beautiful Soup)。
- 熟悉Python、Java或Node. js等编程语言。
- 熟悉HTTP协议、HTML解析和JSON数据格式。
- 了解数据库系统(SQL、No SQL)用于数据存储与管理。
- 有云平台(如AWS、GCP)及容器化工具(如Docker)使用经验。
- 深刻理解爬虫的伦理、法规及最佳实践。
- 具备优秀的分析能力与细节关注度。
- 优先条件:
- 有大规模数据爬取及分布式爬虫经验者优先。
- 熟悉AI与机器学习概念,尤其是AI模型的数据预处理者优先。
- 了解浏览器自动化及动态内容渲染工具者优先。
- 能处理多语言数据及多样化数据格式者优先。
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Extraction Engineer Arbeitgeber: Razer
Razer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an einer globalen Mission zur Revolutionierung des Gaming teilzunehmen. Mit einem einzigartigen, gamer-zentrierten #LifeAtRazer-Erlebnis fördert das Unternehmen eine dynamische Arbeitskultur, die persönliches und berufliches Wachstum beschleunigt. Zudem profitieren Mitarbeiter von einem internationalen Team, das über fünf Kontinente verteilt ist, und von vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten in einem innovativen Umfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Extraction 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 Razer 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 Extraction 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 Senior Data Extraction Engineer bei Razer gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Razer 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 Razer entscheidend sein!