Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines mit Python und modernen Frameworks.
- Unternehmen: Sagent revolutioniert die Hypothekenverwaltung mit innovativer Technologie.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsleistungen, unbegrenzter Urlaub und mehr.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit tollen Karrierechancen und sozialen Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Hypothekenbranche und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Cloud-Anbietern erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
- Sagent is transforming the mortgage servicing industry by bringing a modern experience to loan servicing.
- Our platform lets customers manage their home-owning lives from anywhere while giving servicers lower costs and scale compliance.
- Design, build, and maintain scalable data pipelines and services using Python and modern frameworks.
- Develop and optimize ETL/ELT processes into cloud-based data platforms.
- Architect and implement data solutions on AWS, Azure, or GCP, and tune relational/No SQL databases.
We would love to hear from you if you have
- Strong proficiency in Python for data engineering and production-quality coding.
- Experience with object-oriented design, APIs, database integrations, and dependency management.
- Hands-on experience with at least one major cloud provider and solid database skills.
- Remote workplace options, Health Benefits, Unlimited Flexible Time Off, and more.
- Family Planning Services, Tuition Reimbursement, Paid Family Leave, and 401(k) Matching.
- In-person and virtual social experiences, career pathing, and Focus Time Fridays.
- Sagent
Sagent powers servicers and consumers by transforming the mortgage servicing industry with modern technology.
We're a growing joint venture combining Fiserv's fintech expertise with Warburg Pincus, hiring innovators to disrupt the lending space.
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Senior Data Services Engineer (Fully Remote) Arbeitgeber: Sagent
Sagent ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem umfassenden Leistungspaket, das flexible Arbeitsmodelle, unbegrenzte Freizeit und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung umfasst, fördert Sagent eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit. Die Lage und die innovativen Projekte im Bereich Cloud-Infrastruktur bieten zudem einzigartige Chancen, an spannenden Technologien zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Produktentwicklung zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Services Engineer (Fully Remote) 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 Sagent 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 Services Engineer (Fully Remote) 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 Services Engineer (Fully Remote) bei Sagent gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sagent 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 Sagent entscheidend sein!
