Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenlösungen und leite komplexe Datenprojekte.
- Unternehmen: Weltweit führendes Unternehmen im Bereich Sporttechnologie mit globalem Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Karriereentwicklung, Wettbewerbsfähiges Gehalt und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Vibrante Gemeinschaft mit vielfältigen Initiativen und Teamaktivitäten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Sports mit innovativen Datenlösungen und arbeite in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Wir sind das weltweit führende Unternehmen im Bereich Sporttechnologie, an der Schnittstelle zwischen Sport, Medien und Wetten. Mehr als 1.700 Sportverbände, Medienunternehmen, Wettanbieter und Verbraucherplattformen in 120 Ländern verlassen sich auf unser Know-how und unsere Technologie, um ihr Geschäft zu fördern.
ÜBER UNS: Das Ads Analytics-Team ist das Rückgrat unserer Werbeintelligenzplattform, die täglich Terabytes von Daten aus programmatischen, sozialen und Suchwerbekanälen verarbeitet. Wir entwickeln End-to-End-Lösungen, die rohe Werbedaten in umsetzbare Geschäftseinblicke umwandeln und reichhaltige Analysedaten nutzen, um komplexe Sportzielgruppen-Segmente zu erstellen.
DER HERAUSFORDERUNG: Wir wachsen schnell und benötigen einen Senior Data Engineer, der die Verantwortung für komplexe, facettenreiche Datenprojekte übernehmen kann. Sie werden Herausforderungen wie folgt angehen:
- Skalierung & Leistungsengineering: Verarbeitung und Analyse von Terabytes an Werbedaten mit sub-sekündlicher Abfrageleistung, während robuste ETL-Pipelines mit Spark und AWS-Diensten aufgebaut und gewartet werden, um massive Datenmengen täglich zu bewältigen.
- Datenpipeline-Architektur & -Entwicklung: Entwurf und Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungssysteme, Entwicklung von Backend-APIs und Microservices (Python oder Go), Architektur von Datenflüssen, die sowohl Batch- als auch Echtzeitanalysen unterstützen, und Verwaltung benutzerorientierter Dashboards, die komplexe Dateninsights visualisieren.
- Infrastruktur & Datenqualitätsoperationen: Implementierung robuster Überwachungs- und Alarmsysteme zur Erkennung von Datenqualitätsproblemen, Verwaltung der AWS-Infrastruktur mit Terraform, Implementierung von CI/CD-Best-Practices und Aufrechterhaltung hoher Codestandards in Datenverarbeitungssystemen.
- Interdisziplinäre Führung & Zusammenarbeit: Leitung großangelegter Datenprojekte von der Anforderungserhebung bis zur Lieferung, Überbrückung der technischen Umsetzung mit den geschäftlichen Anforderungen, Mentoring von Teammitgliedern und Präsentation technischer Konzepte für Stakeholder, während die Anforderungen konstruktiv hinterfragt werden.
- End-to-End-Daten-Systemverantwortung: Vollständige Verantwortung für komplexe Datenengineering-Projekte, während hohe Verfügbarkeit und Genauigkeit sowohl für interne Stakeholder als auch externe Kunden sichergestellt werden, Förderung von Clean-Code-Prinzipien und Unterstützung bei der Bereitstellung der richtigen Datenlösungen.
ÜBER SIE:
- 5+ Jahre Erfahrung im Datenengineering mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Leitung komplexer Datenprojekte von der Konzeption bis zur Lieferung.
- Außergewöhnliche Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams von Analysten, Produktmanagern und Geschäftspartnern.
- AWS & Datenengineering: Sehr starke praktische Erfahrung mit AWS-Diensten (S3, Lambda, Glue, Athena, Redshift, EMR usw.) und Kenntnisse in Apache Spark für die Verarbeitung großer Datenmengen.
- Backend-Entwicklung: Starke Erfahrung mit Python zur Erstellung von Datenverarbeitungsdiensten und APIs sowie Expertenkenntnisse in SQL für Datenverarbeitung und Analytik.
- Infrastruktur & DevOps: Praktische Erfahrung mit Docker, Terraform und CI/CD-Pipelines mit Automatisierungsbest-Practices für Datensysteme.
- Clean Code Advocate: Starke Verpflichtung zur Erstellung von sauberem, wartbarem, gut dokumentiertem Code mit umfassenden Tests und tiefem Wissen über Analyse-/Berichtanforderungen.
- Datenarchitektur: Erfahrung im Entwurf skalierbarer Datenarchitekturen, Datenmodellierung und Optimierung von Datenverarbeitungsabläufen.
- Dashboard-Entwicklung: Erfahrung in der Erstellung und Verwaltung von Analysedashboards in BI-Tools (Tableau, Qlik Sense, Quicksuite, Power BI) und Datenvisualisierungslösungen zur Präsentation komplexer Einblicke für Stakeholder.
- GenAI-Tools (von Vorteil): Erfahrung in der Arbeit mit kontextueller und Prompt-Engineering mit GitHub Copilot, Claude oder ähnlichen KI-Assistenten.
UNSER ANGEBOT:
- Ein kollaboratives Umfeld mit Kollegen aus der ganzen Welt (Ingenieurbüros in Europa, Asien und den USA).
- Die Möglichkeit, Ihren eigenen Arbeitstag und Ihre Karriere über einen klar definierten beruflichen und persönlichen Entwicklungsplan zu gestalten.
- Die Gelegenheit, mit der Unternehmensführung zusammenzuarbeiten, sich weiterzuentwickeln und Ihre Karriere in einem inspirierenden und schnell wachsenden Unternehmen und digitalen Sportumfeld aufzubauen.
- Eine lebendige und inklusive Gemeinschaft, einschließlich Gruppen wie Women in Tech und Pride, die alle Teilnehmer willkommen heißen.
- Eine Unternehmenskultur, die soziale Aspekte, Sport, körperliche Betätigung und Spaß fördert.
- Innovative und teamübergreifende Herausforderungen wie ShipIt, Bürosportturniere in Darts und Tischtennis sowie einzigartige Bierbrauwettbewerbe.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungen (z.B. Altersvorsorge und Versicherungsplan).
- Sportradar übernimmt die vollen Kosten von EUR 365.- für das Öffi-Ticket (Jahreskarte) für Sie.
UNSER RECRUITMENT-PROZESS:
- Erstgespräch: Ein kurzes Gespräch mit unserem Talent Acquisition Partner, um Ihren Hintergrund und Ihre Erwartungen zu verstehen.
- Technisch: Theoretisches Interview: 60 Minuten, um Ihre technischen Fähigkeiten auf theoretischer Ebene mit dem technischen Team zu besprechen.
- Technisch: Coding-Interview: 60 Minuten Live-Coding, bei dem nicht das Endergebnis, sondern der Ansatz des Kandidaten (sauberer Code und Denkprozess) bewertet wird.
- Systemdesign-Interview: 60 Minuten zur Lösung eines hochrangigen Problems mit bestimmten Anforderungen.
- Letzte Schritte: Erhalt des endgültigen Feedbacks, während ein Vor-Ort-Besuch angefordert werden kann und, wenn erfolgreich, ein Angebot!
Wir glauben, dass großartige Produkte von großartigen Teams entwickelt werden, die eng zusammenarbeiten. Während wir flexible Arbeitszeiten anbieten, ist diese Rolle vollständig bürobasiert, da wir persönliche Zusammenarbeit, Wissensaustausch, schnelle Entscheidungsfindung und Teamverbindung stark schätzen. Wir sehen die Zusammenarbeit vor Ort als einen entscheidenden Faktor für Innovation, Lernen und Erfolg. Bestimmte Ausnahmen können je nach Standort gelten - Ihr lokaler Ansprechpartner kann weitere Details bereitstellen.
Das Mindestgehalt für diese Position richtet sich nach dem Kollektivvertrag. Überzahlungen werden je nach Qualifikation und Berufserfahrung berücksichtigt.
Bei Sportradar feiern wir unsere vielfältige Gruppe von hart arbeitenden Mitarbeitern. Sportradar verpflichtet sich, den gleichen Zugang zu seinen Programmen, Einrichtungen und Beschäftigungsmöglichkeiten zu gewährleisten. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Alter, Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung oder Status als geschützter Veteran Berücksichtigung für eine Anstellung. Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nur die meisten der Anforderungen erfüllen (aber nicht 100% der aufgeführten Kriterien) - wir glauben, dass sich Fähigkeiten im Laufe der Zeit entwickeln. Wenn Sie bereit sind, mit uns zu lernen und zu wachsen, laden wir Sie ein, unserem Team beizutreten!
Jetzt bewerben
Senior Data Engineer Arbeitgeber: SPORTRADAR Austria
Als führendes Unternehmen im Bereich Sporttechnologie bieten wir nicht nur spannende Herausforderungen, sondern auch ein dynamisches Arbeitsumfeld in Wien, das Innovation und Teamarbeit fördert. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und Eigenverantwortung schätzt. Bei uns haben Sie die Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die den Sport- und Medienbereich revolutionieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior 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 SPORTRADAR Austria 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 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 bei SPORTRADAR Austria gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SPORTRADAR Austria 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 SPORTRADAR Austria entscheidend sein!