Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Daten-Workflows und Backend-Services.
- Unternehmen: Weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit vielfältiger Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Tolle Entwicklungsmöglichkeiten in einem schnell wachsenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung in Datenpipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € 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 weltweit, 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. Ihre Geschichte zählt – schreiben Sie sie weiter als Teil unseres Teams.
Ihre Rolle:
- Eng mit Analysten, Stakeholdern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um modellierte Daten-Workflows zu entwerfen, zu erstellen und zu verbessern.
- Backend-Dienste, Datenpipelines, KI-Agenten und Workflow-Orchestrierungssysteme aufbauen und pflegen.
- Fragmentierte Workflows und eigenständige Tools in einer zentralen Plattform standardisieren und konsolidieren.
- Produktionsreife interne Tools und Workflows unterstützen, warten und kontinuierlich verbessern.
- Zur Plattformarchitektur, operativen Zuverlässigkeit und kontinuierlichen Automatisierung und Optimierung analytischer Workflows beitragen.
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um sich entwickelnde Geschäfts- und Analysten-/Forscheranforderungen in praktische technische Lösungen zu übersetzen.
Ihr Profil:
- Starke Python-Kenntnisse mit Erfahrung in Backend-Systemen, Datenpipelines, Workflow-Automatisierung oder internen Tools.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen mit LLMs, KI-Agenten und modernen KI-APIs.
- Solides Verständnis von SQL, Datenbanken und Konzepten des Datenmodells.
- Erfahrung mit Git und dem Schreiben von sauberem, wartbarem und gut strukturiertem Code.
- Vertrautheit mit Workflow-Orchestrierung und allgemeinen Konzepten der Datenverarbeitung.
- Verständnis von Containerisierung und Cloud-Umgebungen, wie Docker oder AWS, ist von Vorteil.
- Fähigkeit, in einem sich schnell entwickelnden Umfeld zu gedeihen und sich an sich ändernde Technologien und Geschäftsanforderungen anzupassen.
- Strukturierter und durchdachter Ansatz zur Problemlösung mit Augenmerk auf Wartbarkeit und Skalierbarkeit.
- Komfortable Zusammenarbeit mit Analysten, Ingenieuren und Stakeholdern in einem funktionsübergreifenden Umfeld.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und fließendes Englisch.
Was wir bieten:
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertagen pro Jahr.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen.
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Kostenloser 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 (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
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 Vielfalt, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine Karriere vorantreiben 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 Engineer (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 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 (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 Engineer (m/f/d) bei Statista gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista 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 entscheidend sein!
