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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Data Ops Team und arbeite an automatisierten Datenprozessen.
- Arbeitgeber: Statista ist die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit globalen Büros.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenproduktion in einem dynamischen, internationalen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Engineering und Führungskompetenz erforderlich.
- Andere Informationen: Büro im Stadtzentrum und Unterstützung für Visa und Sabbaticals.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Durch die Bereitstellung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen ermöglichen wir es Menschen auf der ganzen Welt, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Gegründet in Hamburg im Jahr 2007, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in großen Städten wie London, New York und Tokio entwickelt. Unser ständiges Wachstum beweist nicht nur unseren Erfolg, sondern schafft auch neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter. Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Sie sind hier willkommen, egal wer Sie sind, woher Sie kommen oder wie Sie aussehen.
Sie werden zur Mission von Statista beitragen, eine automatisierte Produktionsmaschine für hochwertige Daten aufzubauen, die die größten Unternehmen und KI-Entwickler der Welt unterstützt. In dieser Funktion leiten Sie ein Data Ops-Team mit etwa 4 Data Engineers sowie Studenten, sowohl disziplinarisch als auch fachlich, mit dem Fokus auf „Data Sourcing“.
Die Mission Ihres Teams besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen automatisiert und in großem Maßstab zu extrahieren, die Daten in einer Data-Lake-Umgebung zu speichern und sie für die weitere Nutzung oder Veröffentlichung zu verarbeiten und zu strukturieren.
Sie werden Teil unseres Data Ops-Führungsteams sein und gemeinsam über strategische Themen entscheiden, wie z.B.: Datenwertbeitrag, Datenproduktionssteuerung, KI & Automatisierung, Tech-Stack (aktuell für dieses Team: Python, BeautifulSoup, Selenium, SQL (Postgres), Docker, AWS, Airflow).
Sie setzen die Ziele für Ihr Team, verwalten alle Aspekte der Lieferung und tragen operativ zu hochpriorisierten Projekten in Ihrem Verantwortungsbereich bei. Sie koordinieren intern mit Stakeholdern, die automatisierte Beschaffungsprozesse, beschaffte Daten von Ihrem Team oder die Aufnahme großer Datenmengen benötigen.
Sie haben mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, Datenoperationen oder einem ähnlichen Bereich in einem relevanten Kontext und haben bereits erfolgreich Teams geleitet. Sie haben die Motivation eines Start-ups, um eine ehrgeizige Wachstumsstrategie zu gestalten und einen globalen Datenanbieter aus Deutschland aufzubauen.
Sie werden als Vorbild für technische und Programmierkompetenz wahrgenommen und von Kollegen um Rat und Code-Reviews gebeten. Ihre Arbeitsweise ist geprägt von selbstständigem, aber gut abgestimmtem Arbeiten; Sie sind gut strukturiert und organisiert, aber auch ergebnisorientiert und pragmatisch. Sie sind ein Teamplayer und möchten „gemeinsam gewinnen“.
- Hohe Autonomie
- Gelegenheit, schnell in eine Mentor- oder Führungsrolle zu wachsen
- Statista University - umfangreiches Schulungsangebot und individuelles Coaching
- Dynamisches, internationales Team
- Büro direkt im Stadtzentrum
- Deutschland-Ticket Unterstützung
- Visa Unterstützung
- Sabbatical
- Flextime
- Hybrides Arbeiten
Lead Data Ops Engineering - Data Sourcing (m/f/d) Arbeitgeber: Statista GmbH
Kontaktperson:
Statista GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Data Ops Engineering - Data Sourcing (m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von Statista in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit im Data Ops Team und zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends in der Datenverarbeitung und Automatisierung. Zeige in Gesprächen, dass du über aktuelle Technologien wie Python, AWS und Docker Bescheid weißt und wie du diese in der Praxis anwenden kannst.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Führungskompetenzen zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, wo du Teams erfolgreich geleitet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Tipp Nummer 4
Sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen. Überlege dir, wie du Herausforderungen im Bereich Data Sourcing angehen würdest und bringe innovative Ideen mit, die du im Gespräch einbringen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Data Ops Engineering - Data Sourcing (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über Statista und deren Mission, um sicherzustellen, dass du in deiner Bewerbung zeigst, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Datenproduktion und Automatisierung beitragen können.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine mindestens 3-jährige Erfahrung im Bereich Data Engineering oder Data Operations. Zeige konkrete Beispiele, wo du Teams erfolgreich geleitet hast und welche Technologien du verwendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Daten und Technologie unterstreicht. Erkläre, warum du bei Statista arbeiten möchtest und wie du zur Wachstumsstrategie des Unternehmens beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über Statista und deren Mission, um zu zeigen, dass du die Werte des Unternehmens verstehst. Bereite Beispiele vor, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Datenproduktion und -analyse beitragen können.
✨Technische Kenntnisse hervorheben
Da die Rolle technisches Know-how erfordert, solltest du deine Erfahrungen mit den genannten Technologien wie Python, SQL und AWS betonen. Sei bereit, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu diskutieren, bei denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Führungskompetenzen demonstrieren
Bereite dich darauf vor, über deine bisherigen Erfahrungen in der Teamführung zu sprechen. Zeige, wie du Teams motiviert und geleitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen, und welche Strategien du verwendet hast, um die Zusammenarbeit zu fördern.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur von Statista, indem du Fragen stellst, die auf Diversität und Teamarbeit abzielen. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der Integration in das Team.
