Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege unsere hochskalierbare Datenplattform für KI-Analysen.
- Unternehmen: Monda, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-Datenplattformen.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexibles Arbeiten und Teilnahme am Mitarbeiteraktienprogramm.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen in Berlin.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenarchitektur und Programmierung mit Python und Django.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Data ist der Sauerstoff für KI. Dennoch ist es heute übermäßig komplex, sicheren und verwalteten Datenzugang für KI-Agenten, Anwendungen und Benutzer bereitzustellen. Mondas KI-Datenplattform ermöglicht es jedem, KI-Datenanalysten für konversationelle Analysen einfach zu versenden und KI-bereite Daten ohne Programmierung an jedes Ziel zu teilen - unterstützt von Snowflakes KI-Daten-Cloud.
Wir suchen einen Individual Contributor (IC) mit nachweislicher Erfahrung im Entwerfen und Bauen sicherer, hochskalierbarer Datenplattformen. Sie haben mit einer heterogenen Cloud-Datenarchitektur gearbeitet, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenquellen unterstützt. Darüber hinaus verfügen Sie über tiefgehende Expertise in der automatisierten Orchestrierung von Datenpipelines und Datenobservabilität. Bevorzugt haben Sie bereits KI-Datenagenten in Produktionssystemen für Benutzer veröffentlicht und dabei messbaren Kundenwert geschaffen.
Aufgaben
- Build: Pflegen und Entwickeln unserer hochskalierbaren Datenproduktplattform, die fast 400.000 Datenpipeline-Jobs pro Monat in Petabyte-Skala ausführt.
- Architect: Entwerfen und Verbessern unserer Cross-Cloud-Datenarchitektur und Infrastruktur, um hohe Skalierbarkeit, niedrige Latenz und Kosteneffizienz sicherzustellen.
- Innovate: Implementieren von KI-gesteuerten Funktionen und KI-Datenagenten, die Kunden unterstützen, semantisch reiche, KI-bereite Datenprodukte zu erstellen und bereitzustellen (z.B. über MCP).
Voraussetzungen
- Datenlagerung: Fundierte Erfahrung mit Snowflake (erforderlich) und ähnlichen Plattformen wie Databricks, BigQuery, Redshift, Azure Synapse oder ClickHouse.
- Datenpipeline-Orchestrierung: Praktische Erfahrung mit Prefect (bevorzugt) oder ähnlichen Tools wie Airflow, Dagster, Flyte, Mage oder Metaflow.
- Datenaufnahme & -ausgabe: Nachgewiesene Erfahrung beim Laden/Entladen von Daten von/zu S3-kompatiblen Cloud-Datenspeichern wie Amazon S3, GCS, Azure Blob Storage usw.
- KI-Datenagenten: Erfahrung im Aufbau von Agenten, Fähigkeiten/CLI und MCP-Servern mit Snowflake Cortex AI (bevorzugt), Google Vertex AI, Databricks oder ähnlichem.
- Anwendungsengineering: Expertenniveau Erfahrung im Entwerfen und Codieren datenintensiver Back-Ends mit Django und Python (erforderlich) oder ähnlichem.
- Datenobservabilität: Erfahrung in der Überwachung der Datenqualität und Anomalien mit Tools wie Metaplane, Monte Carlo, Soda, Great Expectations oder ähnlichem.
- Cross-Cloud-Datenfreigabe (Bonus): Erfahrung im Teilen von Datenprodukten mit Snowflake Data Sharing, Delta Sharing, BigQuery Sharing, Azure Data Share.
Vorteile
- Ownership: Teilnahme an unserem Mitarbeiterbeteiligungsprogramm (VESOP).
- Balance: 30 Tage Urlaub und flexible Arbeitszeiten (abgestimmt mit dem Team).
- Mobilität: 63 € monatliches Budget für öffentliche Verkehrsmittel (deckt Ihr Deutschland-Ticket).
- Flexibilität: 3 Tage Büro / 2 Tage Homeoffice (Optionen für Remote-Arbeitsperioden).
- Hardware: Hochwertige Hardware Ihrer Wahl (Mac/Linux).
Staff Software Engineer - AI Data Platform & Snowflake (d/f/m, Berlin) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Software Engineer - AI Data Platform & Snowflake (d/f/m, Berlin) 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 Remotely 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 Software Engineer - AI Data Platform & Snowflake (d/f/m, Berlin) 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 Software Engineer - AI Data Platform & Snowflake (d/f/m, Berlin) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
