Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Datenpipelines für unsere Gesundheitsplattform.
- Unternehmen: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit internationalem Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Zugang zu Fitnessangeboten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsdaten und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Pipeline-Orchestrierung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Geschäftsdataplattform. 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, Berlin 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.
Über die Rolle
Als Data Engineer auf unserer Healthcare-Plattform sind Sie verantwortlich für die grundlegende Datenaufnahme, die Entitätsauflösung und die Plattforminfrastruktur von Anfang bis Ende. Sie entwerfen und betreiben skalierbare Batch-/Streaming-Datenpipelines, optimieren die Plattformorchestrierung und gewährleisten Systemzuverlässigkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz. Eine zentrale Herausforderung dieser Rolle besteht darin, unsere einheitliche Gesundheitsdatenontologie aufzubauen und zu operationalisieren – ein konsistentes semantisches Modell, das Krankenhäuser, Abteilungen, Fachrichtungen, Kennzahlen und Klassifizierungsstandards abdeckt. In enger Zusammenarbeit mit Analytics Engineers, Data Scientists und Methodologie-Experten verwandeln Sie heterogene, länderübergreifende Krankenhausdaten in ein kohärentes, hoch abfragbares Datenasset.
Hauptverantwortlichkeiten
- Pipelines Infrastruktur & Orchestrierung: Aufbau, Optimierung und Betrieb zuverlässiger ELT-Pipelines (unter Verwendung von Python, SQL und Prefect/Airflow) zur Datenaufnahme aus heterogenen internationalen Quellen, APIs, Datenbanken und Lakehouse-Speicher (S3, Apache Iceberg).
- Healthcare Ontologie & Entitätsauflösung: Umsetzung der Entitätsauflösung und des Master Data Management (MDM) für internationale Krankenhausentitäten, Zuordnung von Rohdaten zu kanonischen Strukturen und Pflege standardisierter Vokabulare (z.B. ICD/OPS, Fachrichtungstaxonomien).
- Datenverträge & Schema-Governance: Etablierung strenger Datenverträge (Pydantic, dbt-Verträge) und Schema-Management, Gewährleistung der Reproduzierbarkeit von Datensätzen, Nachverfolgung der Datenherkunft und automatisierte Validierung über alle Plattformpipelines hinweg.
- Plattformeffizienz & Cloud-Infrastruktur: Optimierung der Datenspeicherung, Abfrageausführung und Kosten für Rechenressourcen in AWS und Snowflake, um Datenassets leistungsfähig, sicher und kosteneffektiv zu halten.
- Automatisierung & CI/CD: Implementierung automatisierter Test- und Bereitstellungsworkflows für Datenpipelines unter Verwendung von GitHub Actions und Infrastructure as Code (Terraform).
- Cross-Funktionale Datenaktivierung: Direkte Zusammenarbeit mit Analytics Engineers, Data Scientists und Fachexperten zur Bereitstellung dokumentierter, forschungsfähiger und produktionsbereiter Datensätze.
Qualifikationen
Kernanforderungen (Must-Haves)
- Datenaufnahme & Pipeline-Orchestrierung: Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und analytischem SQL für komplexe Datenaufnahmen aus verschiedenen Dateiformaten, REST-APIs, Datenbanken und Cloud-Lakes (S3/Iceberg). Praktische Erfahrung mit modernen Orchestratoren (Prefect, Airflow oder Dagster).
- Entitätsauflösung & Daten-Governance: Praktische Erfahrung mit Entitätsauflösungs-/Datensatzverknüpfungsrahmen (z.B. Splink, dedupe, recordlinkage) und Schema-Management/Datenverträgen (Pydantic, dbt-Verträge oder JSON-Schema).
- Cloud-Plattform & Warehouse-Infrastruktur: Tiefgehende praktische Erfahrung in einer AWS-Produktionsumgebung (S3, ECS/EC2) in Kombination mit Cloud-Datenlagern (Snowflake).
- Automatisierte CI/CD & Workflow-Automatisierung: Nachweisbare Erfolge bei der Automatisierung von Bereitstellungen von Datenpipelines, Integrationstests und Validierungsworkflows über GitHub Actions.
Nice-to-Haves (Was Sie hervorheben wird)
- Wissensgraphen & Gesundheitsterminologien: Kenntnisse in Ontologie-/semantischen Rahmenwerken (RDF/OWL, SKOS, Neo4j, LinkML) oder internationalen medizinischen Klassifikationen/Vokabularen (SNOMED CT, ICD/OPS, FHIR).
- Metadaten- & Herkunfts-Tools: Erfahrung im Betrieb von Metadatenregistern und Herkunftskatalogen (z.B. OpenMetadata, DataHub, dbt docs).
- Infrastructure as Code (IaC): Kenntnisse in der Verwendung von Terraform zur deklarativen Verwaltung von Cloud-Ressourcen und -Umgebungen.
Ihr Profil
- Abschluss: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science, Software Engineering oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Erfahrung: 3+ Jahre in der Datenengineering, einschließlich eines längeren Zeitraums innerhalb einer Organisation, in der Sie eine Kernplattform oder ein Produkt durch den Aufbau, die Einführung und die Iteration begleitet haben.
- Fachkenntnisse: Erfahrung im Gesundheitswesen ist von Vorteil (grundlegendes Verständnis von Gesundheits-KPIs, Qualitätskennzahlen oder Benchmarking-Konzepten; Vertrautheit mit Krankenhausstrukturen und medizinischen Klassifikationssystemen wie ICD/OPS ist besonders wertvoll).
- Denkweise: Starke analytische und systematische Denkweise mit nachgewiesener Fähigkeit, unordentliche, heterogene internationale Daten in ein sauberes, gut verwaltetes und hoch strukturiertes Datenasset zu transformieren.
- Sprachen: Fließend in Englisch, Deutsch ist von Vorteil.
- Arbeitsstil: Hoch strukturiert, neugierig, detailorientiert und motiviert, eng mit Analytics Engineers, Data Scientists und Methodologie-Experten in einem internationalen Umfeld zusammenzuarbeiten.
Was wir bieten
- Arbeiten aus dem Ausland bis zu 30 Kalendertagen im Jahr.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen.
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Freier Zugang zu Langdock und all seinen großartigen Funktionen.
- Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp.
Einige der hier aufgeführten Vorteile gelten nur für die deutsche Einheit und für Junior-Positionen oder höher.
Data Engineer - Data Platform & Ontology (m/f/d) in Berlin Arbeitgeber: Statista Inc.
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf hybrides Arbeiten und einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, fühlen sich unsere Mitarbeiter wertgeschätzt und unterstützt. Darüber hinaus profitieren Sie von attraktiven Standorten, modernen Büros und umfassenden Gesundheitsangeboten, die das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter fördern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Data Platform & Ontology (m/f/d) in Berlin erhalten könntest
✨Sei aktiv in lokalen Datenbank-Communities
Schau dir lokale Meetup-Gruppen oder Online-Communities an, die sich mit Datenbanken beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei der Jobsuche helfen können. Viele Unternehmen schätzen Empfehlungen aus diesen Communities.
✨Zeige deine Skills in Open-Source-Projekten
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die mit Datenbanken arbeiten. So kannst du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen und gleichzeitig einen beeindruckenden Portfoliobereich aufbauen, den du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst.
✨Besuche Jobmessen und Recruiting-Events
Jobmessen sind eine großartige Gelegenheit, um direkt mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Informiere dich über lokale Jobmessen, die sich auf Tech- und Datenbankrollen konzentrieren, und bereite uns vor, um unseren Lebenslauf und unser Interesse an der Rolle zu präsentieren.
✨Bewirb dich direkt bei Statista Inc.
Wir empfehlen dir, auch direkt über unsere Website bei Statista Inc. für die Stelle als Data Engineer - Data Platform & Ontology (m/f/d) zu bewerben. Zeig uns deine Leidenschaft für Datenbanken und warum du Teil unseres Teams werden möchtest. Jede Bewerbung zählt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer - Data Platform & Ontology (m/f/d) in Berlin mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Datenbank-Skills hervorheben:In deinem Lebenslauf solltest du unbedingt deine Erfahrungen mit verschiedenen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB betonen. Wenn du spezielle Projekte oder Aufgaben in deinem letzten Job hast, die deine Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken zeigen, nenn diese unbedingt!
Projekte und Zertifikate erwähnen:Falls du an relevanten Projekten oder Kursen in Bezug auf Datenbanken teilgenommen hast, pack sie in dein Portfolio oder erwähne sie in deinem Anschreiben. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungskonzepte beherrschst!
Motivation und Teamfähigkeit zeigen:Da du dich auf eine Vollzeitstelle bewirbst, ist es wichtig, dass du in deinem Anschreiben deutlich machst, warum du leidenschaftlich an der Arbeit mit Datenbanken interessiert bist und wie gut du im Team arbeiten kannst. Unternehmen suchen oft nach Mitarbeitern, die auch über die technischen Fähigkeiten hinaus ins Team passen.
Die richtige Struktur im Lebenslauf:Gestalte deinen Lebenslauf klar und strukturiert – in der Datenbankbranche kommt es nicht nur auf die Inhalte an, sondern auch auf die Art und Weise, wie du sie präsentierst. Nutze klare Überschriften und Absätze, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen hervorzuheben. Und vergiss nicht, dein Lebenslauf sollte so aufbereitet sein, dass man sofort erkennt, dass du ein wahres Datenbanktalent bist!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista Inc. vorbereitet
✨Sei bereit für technische Fragen zur Datenbankverwaltung
Egal, ob es um SQL-Abfragen, Datenmodellierung oder Performance-Optimierung geht, du solltest die Grundlagen perfekt beherrschen. Bereite dich darauf vor, praktische Probleme zu lösen und deine Lösungsansätze zu erklären – das zeigt, dass du nicht nur Theorie kennst, sondern auch praktisch umgehen kannst!
✨Portfolio nicht vergessen!
Wenn du bereits an Datenbankprojekten gearbeitet hast, bringe Beispiele mit, die deine Fähigkeiten zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und wie deine Ansätze zur Effizienz der Datenbank beigetragen haben. Ein starkes Portfolio kann dich von anderen Kandidaten abheben!
✨Verstehe die spezifischen Tools der Branche
Je nach Statista Inc. könnte es sein, dass ihr spezifische Datenbankmanagementsysteme nutzt. Mach dich mit diesen vertraut und zeige dein Wissen über die neuesten Tools und Technologien. Das zeigt, dass du aufmerksam bist und dich bereits mit ihrer Arbeitsweise beschäftigt hast.
✨Motivation und Entwicklung in den Vordergrund stellen
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wollen sie wissen, dass du langfristig motiviert bist. Erkläre, warum dich die Arbeit in der Datenbankverwaltung begeistert und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln möchtest, um einen Mehrwert für Statista Inc. zu schaffen.
