Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue unsere Datenarchitektur von Grund auf und entwickle robuste Datenpipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Steuer- und Buchhaltungssoftware mit erfahrenem Gründerteam.
- Vorteile: Überdurchschnittliches Gehalt, Aktienoptionen und ein schnelles Wachstum.
- Weitere Informationen: Wachstumschancen und die Möglichkeit, Führungsverantwortung zu übernehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Buchhaltung mit KI und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wir bauen unsere Datenbasis von v1 bis v10 auf. Treten Sie dem frühen Kernteam erfahrener Unternehmer bei (skaliert auf Millionen von Nutzern, über 100 Millionen Dollar an Exits). Gestalten Sie die Zukunft von Steuern und Buchhaltung mit KI. Architekt unserer Datenlager, bauen Sie resiliente Pipelines und ermöglichen Sie unseren Finanzstapel. Wachsen Sie in Führungspositionen, während wir in verschiedene Länder expandieren.
Wie Besteuerung, Buchhaltung und Lohnabrechnung heute funktionieren, ist für alle eine Herausforderung. Dennoch muss jedes Unternehmen dies kontinuierlich tun. Es ist das Rückgrat, auf dem unsere Wirtschaft basiert. Ermöglicht durch KI verwandeln wir diesen oft schmerzhaften Prozess in ein radikal einfaches Erlebnis für unsere Kunden, damit sie sich auf das konzentrieren können, was für sie wichtig ist: ihr Geschäft zu wachsen.
Wir sind ein Team erfahrener Unternehmer, die Unternehmen auf 10 Millionen Nutzer, 10 Millionen Umsatz, mehrere Länder und 9-stellige Exits skaliert haben - und wir fangen gerade erst an. Wir werden von führenden Risikokapitalgebern unterstützt und expandieren schnell.
Aufgaben
- Als unser erster Data Engineer sind Sie ein zentraler Teil des Aufbaus der Datenarchitektur hinter Skalar.
- Architektur und Aufbau unseres Greenfield-Datenlagers von Grund auf; Übernahme der Dateninfrastruktur von Ende zu Ende.
- Aufbau resilienter ETL/ELT-Pipelines zur Abfrage, Bereinigung und Transformation großer Mengen finanzieller Daten aus unordentlichen Drittanbieter-APIs und Integrationen.
- Einrichtung strenger Datenverwaltung, Qualitätsprüfungen und Sicherheitsprotokolle zur Gewährleistung absoluter Datenintegrität für hochsensible finanzielle und Mitarbeiterinformationen.
- Einstellung und Mentoring von Junior Engineers (wenn gewünscht); Erlangung von Führungserfahrung, während wir wachsen.
Unsere Tech-Stack (Greenfield)
Bevorzugen Sie langweilige Technologien, wo es darauf ankommt; innovieren Sie dort, wo es differenziert (insbesondere in KI). Unser Produkt-Tech-Stack besteht derzeit aus TypeScript, Next.js (React) und PostgreSQL. Sie haben die volle Freiheit, den besten Tech-Stack für unser Datenlager auszuwählen (z.B. Snowflake/BigQuery, dbt, Airflow/Dagster). Sie haben einen starken Einfluss auf Technologie-, Cloud- und Architekturentscheidungen, insbesondere in Bezug auf Datenlagerung und Orchestrierung. Budget für Werkzeuge, die Sie schnell machen. Keine Altlasten, kein Yak-Shaving.
Qualifikation
- 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering mit einer herausragenden Erfolgsbilanz beim Skalieren moderner Dateninfrastrukturen (wie BigQuery, Snowflake, Looker und dbt).
- Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich.
- Sie verfügen über Expertenkenntnisse in SQL, starke Programmierkenntnisse in Python und nachgewiesene Erfahrung im Aufbau moderner Cloud-Datenlager und Orchestrierungstools.
- Sie haben umfassende Erfahrung im Umgang mit komplexen Drittanbieter-APIs, Ratenlimits und asynchronem Datenabruf.
- Sie haben Erfahrung mit Agentenframeworks (wie LangChain) und RAG-Pipelines und nutzen KI für nahezu alle Programmieraufgaben.
- Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (mindestens C1), Deutsch ist von Vorteil.
- Sie haben eine gültige Arbeitserlaubnis für Deutschland.
Vorteile
- Einzigartige Gelegenheit, einem Unternehmen sehr früh beizutreten, das Sie gestalten können.
- Schneller Wachstumspfad: Entwickeln Sie Ihre Karriere mit dem wachsenden, KI-first Unternehmen.
- Perfekte Umgebung, um relevante Fähigkeiten in einer Welt der KI zu entwickeln.
- Überdurchschnittliche Vergütung + Aktienpaket, das das Potenzial hat, drastisch an Wert zu gewinnen.
Vereinbaren Sie ein Einführungsgespräch mit einem Recruiter. Lernen Sie einen Kollegen kennen, virtuell oder persönlich (ganz wie Sie möchten). Treffen Sie unser gesamtes Gründungsteam während eines abschließenden Interviews (persönlich, ca. 3 Stunden, einschließlich Live-Coding).
Senior Data Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: Skalar
SKALAR ist ein innovativer Arbeitgeber, der die Steuerberatung revolutioniert und dabei auf eine digitale, mandantenfokussierte Arbeitsweise setzt. Unsere offene und kreative Unternehmenskultur fördert den Austausch zwischen Steuerexperten und Softwareentwicklern, was dir die Möglichkeit gibt, aktiv an der Gestaltung zukunftsweisender Lösungen mitzuwirken. Zudem bieten wir dir umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld, das dir hilft, deine Fähigkeiten kontinuierlich zu erweitern und deine Karriere voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (w/m/d) 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 Skalar 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 Engineer (w/m/d) 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 Engineer (w/m/d) bei Skalar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Skalar 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 Skalar entscheidend sein!
