Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und arbeite an innovativen Logistiklösungen.
- Unternehmen: Delivery Hero, ein führendes Unternehmen im Bereich Logistik und KI.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, 1.000 € Bildungsbudget und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen und Unterstützung bei Umzügen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit Echtzeitdaten und KI-Technologien.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Data Engineer II, der unserem Team für Logistikdaten und maschinelles Lernen beitritt, um auf unserer Reise stets erstaunliche Erlebnisse zu liefern. Bei Delivery Hero bauen wir die nächste Generation der Logistikintelligenz, die durch Echtzeitdaten und KI unterstützt wird. Unser Team für Logistikdatenengineering sitzt im Zentrum dieser Transformation - es ermöglicht hochskalierbare Datenpipelines, treibt fortschrittliche Analysen voran und beschleunigt KI-gesteuerte Produkte in der gesamten Organisation.
In unserem Logistikteam werden Sie herausfordernde Aufgaben angehen, die die letzte Meile der Lieferung effizient, erschwinglich und nachhaltig gestalten. Ihre Arbeit wird direkt die Erfahrungen von Fahrern, Endkunden und Händlern weltweit verbessern. Jede Verbesserung, zu der Sie beitragen, wird Delivery Hero helfen, die Lieferoperationen zu optimieren und die Expansion in neue Bereiche wie Lebensmittel und Einzelhandel zu unterstützen.
Wir suchen jemanden, der robuste Datensysteme entwirft, baut und skaliert, die die Entscheidungsfindung in Echtzeit und Innovationen in der Logistik unterstützen. Ihre Verantwortlichkeiten umfassen:
- Entwurf und Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines mit Apache Kafka zur Ermöglichung von ereignisgesteuerten Architekturen und Echtzeitanalysen über globale Logistikplattformen.
- Entwicklung von CDC-basierten Ingestion-Pipelines mit Debezium, mit Fokus auf Kerninfrastrukturengineering und hochskalierbare Integration mit GCP und BigQuery.
- Leitung einer mission-kritischen Initiative zur Sicherstellung hoher Standards für Datenqualität, Beobachtbarkeit und Zuverlässigkeit, um eine stabile Grundlage für die KI-gesteuerten Workflows des Teams zu schaffen.
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren zur Operationalisierung von Workflows, Aufbau der skalierbaren Datenmodelle, die für die Optimierung und Experimentierung in der Logistik erforderlich sind.
- Unterstützung des Logistikbereichs mit zuverlässigen, gut dokumentierten Datensätzen und positive, kollaborative Energie in ein eng verbundenes, wirkungsvolles Plattformteam einbringen.
- Aufrechterhaltung einer erstklassigen Infrastruktur durch Teilnahme an einer flexiblen Rufbereitschaft, um die Stabilität der beweglichen Teile innerhalb unserer Logistik- und Preissysteme sicherzustellen.
Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein:
- 3+ Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering oder Backend-/Datenplattformrollen, mit nachweislicher Erfolgsbilanz im Bereich Kerninfrastrukturengineering.
- Starke praktische Erfahrung mit Streaming-Systemen (insbesondere Apache Kafka und Confluent) und CDC-Tools wie Debezium.
- Umfangreiche Erfahrung mit GCP (BigQuery) und modernen Datenstacks (z.B. Spark, Flink) zur Verwaltung komplexer, verteilter Systeme.
- Kenntnisse in SQL & Python mit Erfahrung in der Unterstützung von Datenwissenschaftlern und der Operationalisierung von ML-Pipelines und MLOps-Workflows.
- Verständnis für die Verarbeitung von Echtzeitdaten und ein Engagement für hohe Standards in Bezug auf Datenqualität, Beobachtbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Eine positive, energiegeladene Einstellung mit dem Wunsch, in einem eng verbundenen, kollaborativen Team zu arbeiten (Bereitschaft, schnell zu lernen und Verantwortung für ausstehende OKRs zu übernehmen).
Nice to Have:
- Erfahrung in Logistik, Mobilität oder Marktplattformen.
- Einblick in Feature-Stores, Online-Inferenzsysteme oder Echtzeit-ML.
- Erfahrung mit Tools zur Datenbeobachtbarkeit.
Was Sie erwartet:
Wir sorgen dafür, dass Sie und alle unsere Helden gut betreut, glücklich und gesund sind. Denn wenn Sie in guter Form sind, sind wir in guter Form.
- Nutzen Sie unser hybrides Arbeitsmodell und kommen Sie 2 Tage pro Woche für persönliche Verbindungen und Zusammenarbeit in unser schönes Büro in Berlin.
- Wir bieten 27 Tage Urlaub mit einem zusätzlichen Tag im 2. und 3. Jahr der Betriebszugehörigkeit.
- Wir unterstützen Sie bei Ihrer persönlichen Entwicklung und Karrierewachstumschancen: 1.000 € Bildungsbudget, Sprachkurse, Unterstützung für Eltern und Zugang zur Udemy Business-Plattform, um eine Vielzahl von Online-Kursen zu erkunden.
- Bewegung und Freisetzung von wunderbaren, geistig anregenden Endorphinen: Gesundheitschecks, Meditation, Fitnessstudio-Zuschüsse.
- Wir helfen Ihnen dabei, finanziell abgesichert zu sein: Mitarbeiteraktienplan, Sabbatical-Bank, Rabatt auf öffentliche Verkehrstickets, Lebens- und Unfallversicherung, betriebliche Altersvorsorge.
- Die Kraft des Zusammenseins über Essen ist unvergleichlich. Hier sind einige Möglichkeiten, dies zu tun: Digitale Essensgutscheine, Essensgutscheine, Unternehmensrabatte.
- Umzugshilfe ist verfügbar, um Ihnen den Umzug nach Berlin zu erleichtern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer II, Python - (Logistics, Data & ML) 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 Software Careers 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 II, Python - (Logistics, Data & ML) 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 II, Python - (Logistics, Data & ML) bei Software Careers gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Software Careers 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 Software Careers entscheidend sein!
