Auf einen Blick
- Aufgaben: Übernehme komplexe Datenprojekte und transformiere Rohdaten in wertvolle Geschäftseinblicke.
- Unternehmen: Weltweit führendes Unternehmen im Bereich Sporttechnologie mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem vielfältigen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Sports mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in Python und AWS.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 5000 - 6500 € pro Monat.
We’re the world’s leading sports technology company, at the intersection between sports, media, and betting.
More than 1,700 sports federations, media outlets, betting operators, and consumer platforms across 120 countries rely on our know‑how and technology to boost their business.
Sie erwägen, sich für diese Stelle zu bewerben Überprüfen Sie alle Details in dieser Stellenbeschreibung und klicken Sie dann auf Bewerben.
About Us The Ads Analytics team is the backbone of our advertising intelligence platform, processing terabytes of data daily from programmatic, social, and search advertising channels.
We build end‑to‑end solutions that transform raw advertising data into actionable business insights and leverage rich analytics data to create sophisticated sport audience segments.
The Challenge We’re scaling rapidly and need a senior data engineer who can take ownership of complex, multi‑faceted data projects.
Here are the key challenges you’ll tackle: Scale an onsite visit may be requested, and if successful, you’ll receive an offer.
Additional Information The minimum monthly salary for this position is according to the Collective Bargaining Agreement.
Overpayment will be considered depending on qualifications and working experience.
At Sportradar, we celebrate our diverse group of hardworking employees.
Sportradar is committed to ensuring equal access to its programs, facilities, and employment opportunities.
All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to age, race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, or status as a protected veteran.
We encourage you to apply even if you only meet most of the requirements (but not 100% of the listed criteria) – we believe skills evolve over time. xhdzyng If you’re willing to learn and grow with us, we invite you to join our team! #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Software Engineer - Data (Python, AWS) 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 Sportradar 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 Software Engineer - Data (Python, AWS) 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 Software Engineer - Data (Python, AWS) bei Sportradar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sportradar 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 entscheidend sein!
