Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und arbeite an spannenden Datenprojekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das auf Datenengineering spezialisiert ist.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Remote-Position für Fachkräfte in Latam mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung mit dbt, Snowflake und Airflow erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Remote position, only for professionals based in Latam.
We’re looking for a data engineer for one of our clients’ team.
You will help enhance and scale the data transformation and modeling layer.
This role will focus on building robust, maintainable pipelines using dbt, Snowflake, and Airflow to support analytics and downstream applications.
You’ll work closely with the data, analytics, and software engineering teams to create scalable data models, improve pipeline orchestration, and ensure trusted, high-quality data delivery.
Key Responsibilities
- Design, implement, and optimize data pipelines that extract, transform, and load data into Snowflake from multiple sources using
- Airflow and
AWS services .
- Build modular, well-documented dbt models with strong test coverage to serve business reporting, lifecycle marketing, and experimentation use cases.
- Partner with analytics and business stakeholders to define source-to-target transformations and implement them in dbt.
- Maintain and improve our orchestration layer (
- Airflow/Astronomer
) to ensure reliability, visibility, and efficient dependency management.
- Collaborate on data model design best practices, including dimensional modeling, naming conventions, and versioning strategies.
Core Skills & Experience
- dbt: Hands‑on experience developing dbt models at scale, including use of macros, snapshots, testing frameworks, and documentation. Familiarity with dbt Cloud or CLI workflows.
- Snowflake: Strong SQL skills and understanding of Snowflake architecture, including query performance tuning, cost optimization, and use of semi‑structured data.
- Airflow: Solid experience managing Airflow DAGs, scheduling jobs, and implementing retry logic and failure handling; familiarity with Astronomer is a plus.
- Data Modeling: Proficient in dimensional modeling and building reusable data marts that support analytics and operational use cases.
Nice to Have
- Experience with Oracle.
- Familiarity with AWS services such as DMS, Kinesis, and Firehose for ingesting and transforming data.
- Segment: Familiarity with event data and related flows, piping data in and out of Segment.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer Arbeitgeber: RYZ Labs
RYZ Labs ist ein innovatives Start-up, das eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Freiheit haben, ihre Ideen zu verwirklichen und an bedeutenden Projekten zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Kundenorientierung und einer Kultur, die Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen fördert, bietet RYZ Labs hervorragende Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Networking in verschiedenen Branchen. Die remote und verteilte Teamstruktur ermöglicht es Ihnen, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig mit talentierten Fachleuten aus den USA und Lateinamerika zusammenzuarbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 RYZ Labs 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 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 Data Engineer bei RYZ Labs gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RYZ Labs 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 RYZ Labs entscheidend sein!
