Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle großangelegte Datenverarbeitungstools und verbessere die Entwicklererfahrung.
- Unternehmen: Spotify, ein innovatives Unternehmen mit einer inklusiven Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und 23 bezahlte Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einem Fokus auf Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten mit KI.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Kenntnisse in modernen Programmiersprachen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
The Platform team creates the technology that enables Spotify to learn quickly and scale easily, enabling rapid growth in our users and our business around the globe.
Spanning many disciplines, we work to make the business work; creating the infrastructure, tooling, frameworks, and capabilities needed to welcome a billion customers.
The Data Infrastructure product area sits at the heart of Spotify’s Platform mission, enabling teams across the company to solve complex data challenges at scale.
We build the infrastructure and tooling that powers data pipelines used in some of Spotify’s most loved experiences, like Discover Weekly and Wrapped.
As part of this team, you’ll collaborate with engineers across multiple squads to shape the future of data processing and developer experience at Spotify, especially as AI and intelligent agents become more central to how we work with data.
- What You\'ll Do
- Build large-scale batch and real-time data processing tools on Google Cloud Platform, improving developer experience and standardizing workflows
- Collaborate with product owners, engineers, and cross-functional squads to deliver impactful features across the data ecosystem
- Expand and evolve Spotify’s data processing platform to meet growing and changing business needs
- Improve the experience for data practitioners by driving best practices, tooling, and standardization across the ecosystem
- Contribute to the evolution of a unified data platform, including efforts toward a data monorepo
- Support the development of systems that enable AI agents to effectively interact with and leverage data infrastructure
Who You Are
- You have 3+ years of experience working in data engineering or a related field
- You are experienced with building and maintaining data pipelines using modern programming languages
- You have a strong understanding of systems design, data structures, and scalable architectures
- You are comfortable working with high-volume, heterogeneous datasets in distributed cloud environments
- You have experience with Python or JVM-based data processing frameworks such as Spark, Flink, or Dataflow
- You care deeply about developer experience and enjoy building tools that help others move faster
- You apply solid engineering practices like continuous delivery, testing, and writing maintainable, high-quality code
- You are curious about emerging technologies, including AI and agent-based systems, and how they can improve data workflows
- Where You\'ll Be
- This role is based in Toronto.
- We offer you the flexibility to work where you work best! There will be some in-person collaboration, and we expect you to be within a commutable distance to the office.
The Canada base range for this position is $103,321 – $147,602 CAD plus equity.
Benefits available for this position include extended health and dental coverage, retirement savings plans, monthly meal allowance, 23 paid days off, 13 paid flexible holidays, and other benefits in accordance with Canadian employment standards.
These ranges and benefits may be modified in the future.
Spotify is an equal opportunity employer.
You are welcome at Spotify for who you are, no matter where you come from, what you look like, or what\’s playing in your headphones.
Our platform is for everyone, and so is our workplace.
The more voices we have represented and amplified in our business, the more we will all thrive, contribute, and be forward-thinking!
So bring us your personal experience, your perspectives, and your background.
It\’s in our differences that we will find the power to keep revolutionizing the way the world listens.
At Spotify, we are passionate about inclusivity and making sure our entire recruitment process is accessible to everyone.
We have ways to request reasonable accommodations during the interview process and help assist in what you need.
If you need accommodations at any stage of the application or interview process, please let us know - we\’re here to support you in any way we can.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer – Platform Arbeitgeber: Spotify
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten im Bereich Audiobook-Lizenzierung und Autorenpartnerschaften voll auszuschöpfen. Mit flexiblen Arbeitszeiten, 23 bezahlten Urlaubstagen und umfassenden Sozialleistungen fördern wir nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern auch Ihr persönliches Wohlbefinden. Unsere Kultur der Zusammenarbeit und Innovation macht uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für kreative Köpfe in der nordamerikanischen Region.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer – Platform 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 Spotify 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 – Platform 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 – Platform bei Spotify gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Spotify 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 Spotify entscheidend sein!