Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Daten- und ML-Plattformfähigkeiten mit Python und Cloud-Diensten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Datenlösungen für den Einzelhandel spezialisiert hat.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrieremöglichkeiten und offener Kommunikation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und ETL-Pipeline-Entwicklung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
In dieser Rolle werden Sie skalierbare Daten- und ML-Plattformfähigkeiten mit Python und cloud-nativen Diensten aufbauen und weiterentwickeln. Sie arbeiten mit modernen Datenstapeln, um zuverlässige Ingestionspipelines, Transformationsframeworks und Infrastruktur zu liefern, die datengestützte Entscheidungen ermöglichen. Sie werden eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, die einen führenden britischen Einzelhandelskunden unterstützen, der Millionen von Kunden bedient.
VERANTWORTLICHKEITEN
- Entwerfen und Entwickeln skalierbarer Daten- und Plattformfähigkeiten mit Python, DBT und cloud-nativen Diensten, um zuverlässige Dateninjektionspipelines und Transformationsframeworks zu erstellen, die maschinelles Lernen und Analyse-Workloads unterstützen.
- Verantwortung für die Zuverlässigkeit und Leistung der Plattform übernehmen, indem Überwachungslösungen, Governance-Kontrollen und ML-Infrastrukturkomponenten implementiert werden, die sichere, stabile und standards-konforme Daten- und ML-Operationen gewährleisten.
- Eng mit Dateningenieuren, ML-Ingenieuren und Plattformteams zusammenarbeiten, um die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Daten- und maschinellen Lernlösungen in gemeinsamen Umgebungen zu unterstützen.
- Infrastruktur als Code mit Terraform implementieren, um Cloud-Ressourcen bereitzustellen, zu konfigurieren und zu verwalten, die skalierbare Datenplattformen und ML-Infrastruktur über mehrere Umgebungen hinweg antreiben.
- Cloud-basierte Infrastrukturkomponenten konfigurieren und verwalten, wobei etablierte Architekturmustern und Konfigurationsstandards angewendet werden, um konsistente und zuverlässige Plattformumgebungen aufrechtzuerhalten.
- DBT-basierte Transformationsframeworks und Python-gesteuerte Datenpipelines entwickeln und pflegen, um Daten für Analyse- und maschinelle Lernanwendungen zu verarbeiten, zu transformieren und vorzubereiten.
- Plattform- und Pipeline-Probleme zusammen mit Senior Engineers beheben, Ursachen identifizieren und Verbesserungen umsetzen, die die Systemstabilität und Betriebseffizienz erhöhen.
- Zu technischen Diskussionen und Plattformdesignentscheidungen beitragen, um Infrastrukturmuster, Ingenieurstandards und Best Practices für Daten- und maschinelle Lernplattformen zu verfeinern.
ANFORDERUNGEN
- Starke Kenntnisse in der Python-Entwicklung, einschließlich asynchroner Programmierung und Frameworks wie FastAPI und aiohttp.
- Praktische Erfahrung mit SQL zum Abfragen, Transformieren und Verwalten relationaler Daten.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Orchestrierung von ETL-Pipelines mit Apache Airflow.
- Praktische Erfahrung mit Infrastruktur als Code unter Verwendung von Terraform.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure zur Erstellung und Bereitstellung datengestützter Dienste.
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens, einschließlich allgemeinem Wissen darüber, wie ML-Modelle entwickelt und in Anwendungen verwendet werden.
- Vertrautheit mit der Snowflake-Cloud-Datenplattform für Datenlagerung und Analytik (von Vorteil).
GLEICHBERECHTIGTER ARBEITGEBER
SoftServe ist ein gleichberechtigter Arbeitgeber. Qualifizierte Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, ethnischer Zugehörigkeit, nationaler Herkunft, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Alter, Staatsbürgerschaft, Behinderung, Gesundheitszustand, Familienstand, Veteranenstatus oder einer anderen durch geltendes Recht geschützten Eigenschaft berücksichtigt.
LEISTUNGEN
- Arbeiten von zu Hause, im Büro oder in einem hybriden Format, das Fokus und Zusammenarbeit unterstützt.
- Wettbewerbsfähige, marktorientierte Vergütung, die nach Rolle und Standort bewertet wird – plus Krankenversicherung, bezahlte Freizeit, Unterstützung für das Wohlbefinden und Lernmöglichkeiten.
- Anspruchsvolle Führungskräfte, die offen kommunizieren, die Teams nah an der Strategie halten und langfristige Planung unterstützen.
Middle Python Engineer (AWS + Terraform) Arbeitgeber: SoftServe
SoftServe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich Daten und maschinelles Lernen zu arbeiten. Mit einem flexiblen Arbeitsmodell, das Homeoffice, Büroarbeit oder hybride Formate umfasst, fördert das Unternehmen eine offene und unterstützende Unternehmenskultur, in der persönliche und berufliche Entwicklung großgeschrieben werden. Die Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Gesundheitsleistungen und einer Vielzahl von Lernmöglichkeiten, die ihre Karriere vorantreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Middle Python Engineer (AWS + Terraform) erhalten könnten
✨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 SoftServe 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 Middle Python Engineer (AWS + Terraform) 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 Middle Python Engineer (AWS + Terraform) bei SoftServe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SoftServe 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 SoftServe entscheidend sein!
