Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Datenplattformen für intelligente Analysen und Einblicke.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der Datenanalyse steht.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hoher Einfluss in einer dynamischen Umgebung mit Wachstumsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenintelligenz und arbeite direkt mit Gründern und Ingenieuren.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur, SQL und ETL-Tools erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 120000 € pro Jahr.
Wir bauen Reflow, eine Plattform für Arbeits- und Workflow-Intelligenz, die Teams hilft, tief zu verstehen, wie Arbeit erledigt wird. Während wir skalieren, wird die Datenmenge, die wir sammeln, reicher und komplexer. Wir benötigen einen Data Platform Engineer, der uns hilft, die Systeme zu entwerfen und zu betreiben, die diese Daten in Intelligenz umwandeln – zur Unterstützung von Analysen, Workflow-Einblicken und wirtschaftlicher Modellierung.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen, implementieren und warten eines skalierbaren Data Warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift oder ähnlich).
- Entwickeln und optimieren von ETL-Pipelines zur Datenaufnahme aus APIs und internen Systemen.
- Modellieren und verwalten von Datensätzen zur Unterstützung flexibler Analysen und Produktmerkmale.
- Zusammenarbeiten mit dem Engineering-Team zur Verbesserung der Datenanalyse- und Mining-Leistung.
- Erstellen und Pflegen von Dashboards und Visualisierungstools (Metabase, Tableau, Power BI), um interne und externe Einblicke zu ermöglichen.
- Sicherstellen der Datenzuverlässigkeit, Kosteneffizienz und Leistungsoptimierung über verschiedene Umgebungen.
- Implementieren von ereignisbasierten Pipelines für Echtzeitanalysen und Berichterstattung.
- Beitragen zu Best Practices in Bezug auf Datenverwaltung, Datenschutz und Sicherheit.
Wer Sie sind:
- Erfahren in der Architektur von Data Warehouses und skalierbarer Analyseinfrastruktur.
- Stark in SQL, Datenmodellierung und Optimierung der Pipeline-Leistung.
- Praktisch im Umgang mit ETL-Tools, Datenaufnahme-Frameworks und cloudbasierten Datenoperationen.
- Fähig, technische Tiefe mit realen Auswirkungen in Einklang zu bringen – Sie bauen Systeme, die tatsächlich genutzt werden.
- Komfortabel im Navigieren von Kompromissen zwischen Kosten, Skalierbarkeit und Komplexität.
- Neugierig darauf, wie Daten in Erkenntnisse, Entscheidungen und Automatisierung übersetzt werden.
Bonuspunkte:
- Erfahrung mit Python für Analysen und Datenaufbereitung.
- Vertrautheit mit KI/ML-gesteuerten Analysen oder prädiktiver Modellierung.
- Einblick in Echtzeit- oder Streaming-Datenarchitekturen.
- Verständnis von Datenverwaltung, Compliance und sicheren Cloud-Operationen.
Warum Sie beitreten sollten:
Sie werden das Rückgrat der Intelligenzschicht von Reflow aufbauen, die Systeme, die unsere Daten nutzbar, schnell und aufschlussreich machen. Sie arbeiten direkt mit Gründern und Ingenieuren in den Bereichen Analyse, Infrastruktur und Produkt zusammen. Dies ist eine technisch anspruchsvolle Rolle, die an der Schnittstelle von Skalierung, Leistung und Strategie sitzt. Wir sind offen für Teil- oder Vollzeit. Ideal für Entwickler, die Wert auf Leistung und Präzision in großem Maßstab legen.
Vergütung:
Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung basierend auf dem Markt und Ihrem Standort. Die Gehaltsspannen in unseren Stellenanzeigen sind absichtlich weit gefasst, da sie sowohl US-amerikanische als auch internationale Kandidaten abdecken müssen. Unser endgültiges Angebot hängt von Faktoren wie Ihrer Erfahrung, Ihren Fähigkeiten und Ihrem Standort ab.
Vergütungsbereich: $80K - $160K
Full-Stack Data Platform Engineer Arbeitgeber: Reflow
Reflow ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Entwicklung einer innovativen Plattform zu arbeiten, die Teams dabei unterstützt, Arbeitsabläufe besser zu verstehen. Unsere offene und kollaborative Unternehmenskultur fördert das Lernen und die persönliche Weiterentwicklung, während wir gleichzeitig wettbewerbsfähige Gehälter und flexible Arbeitszeiten anbieten. Hier haben Sie die Chance, direkt mit den Gründern und einem talentierten Engineering-Team zusammenzuarbeiten und einen bedeutenden Einfluss auf die Zukunft unserer Datenarchitektur zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Full-Stack Data Platform 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 Reflow 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 Full-Stack Data Platform 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 Full-Stack Data Platform Engineer bei Reflow gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reflow 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 Reflow entscheidend sein!
