Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data- und AI-Ingenieuren und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Statista, ein dynamisches Unternehmen mit einer Kultur der Zusammenarbeit.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Zugang zu Fitnessangeboten.
- Weitere Informationen: Karrierechancen und Unterstützung für mentale Gesundheit inklusive.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und KI in einem wachsenden Umfeld.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
- Your Tasks
- Lead and mentor a team of Data and AI engineers, setting objectives, reviewing code, and fostering professional growth.
- Drive the end-to-end development of advanced Data and AI-powered solutions, including automation frameworks and agentic workflows, to enhance data research, complex forecasting, and decision-making.
- Design, deploy, and maintain scalable cloud infrastructure for AI services and APIs.
- Identify automation opportunities, streamline workflows, and continuously improve processes across the company.
- Collaborate with stakeholders to align AI solutions with organizational goals and high-value data delivery.
- Stay ahead of AI and automation trends, integrating state-of-the-art methods and tools into team projects.
Your Profile
- 5+ years of experience in Data Engineering, Data Operations, or Software Engineering with a proven track record of leading technical teams.
- Strong Python skills in building scalable data pipelines, automation, and backend services.
- Experience with cloud infrastructure (AWS preferred: ECS, EC2, EKS, S3, Lambda), workflow orchestration (Apache Airflow), containerization (Docker), and version control (git).
- Deep understanding of AI principles: foundation models, retrieval‑augmented generation (RAG), prompt engineering, evaluation metrics, and trade‑offs between different AI approaches.
- Excellent English communication skills, able to lead cross‑functional teams, coordinate stakeholders, and influence technical decisions.
- Passion for innovation, building autonomous AI tools, agent networks, and scalable AI solutions in a high‑growth environment.
What we offer
In addition to our great team, culture, and our shared goal of empowering people with data, there are many other things that make Statista a great place to work!
Join us and benefit from
- Work from abroad up to 30 calendar days a year
- Hybrid work and flex‑time
- International team and social events
- Subsidized urban mobility and access to fitness and wellness options
- Free access to Langdock and all its amazing functionalities
- Career & training opportunities
- Attractive locations and modern offices
- Mental health support with Open Up
Some of the benefits listed here apply only to the German entity and to Junior-level roles or above.
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Data Engineering Lead - Data & AI Tools (m/f/d) Arbeitgeber: Statista Ltd.
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, bis zu 30 Tage im Jahr aus dem Ausland zu arbeiten, sowie einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine individuelle Geschichte fortschreiben kann. Unsere modernen Büros und die Unterstützung für mentale Gesundheit unterstreichen unser Engagement für das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineering Lead - Data & AI Tools (m/f/d) 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 Statista Ltd. 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 Engineering Lead - Data & AI Tools (m/f/d) 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 Engineering Lead - Data & AI Tools (m/f/d) bei Statista Ltd. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista Ltd. 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 Statista Ltd. entscheidend sein!
