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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle elegante, zuverlässige Produkte aus Rohdaten und arbeite an Backend-Services und UIs.
- Arbeitgeber: Weltweit führende Datenplattform mit einem dynamischen, internationalen Team.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events, Fitnessangebote und Karrierechancen.
- Andere Informationen: Vielfältige Kultur und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenprodukte und arbeite in einem kreativen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Front- und Backend-Entwicklung, ML-Kenntnisse sind ein Plus.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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.
Als Full-Stack ML Engineer sind Sie dafür verantwortlich, Rohdaten in elegante, zuverlässige Produkte umzuwandeln. Sie arbeiten über den gesamten Stack hinweg: mit starkem Fokus auf den Aufbau robuster Backend-Services, dem Erstellen von Datenpipelines, der Nutzung von ML und der Arbeit an benutzerfreundlichen UIs. Sie übernehmen Ihre Arbeit von Anfang bis Ende.
Ihre Aufgaben:
- Gut strukturierte, wartbare Codes in Python und Typescript schreiben, mit denen Ihre Teamkollegen gerne arbeiten
- Daten in bedeutungsvolle, wirkungsvolle Produkte umwandeln, auf die unsere Kunden täglich angewiesen sind
- ML und LLM anwenden, um die Daten zu verstehen und sie zur Erstellung von Dienstleistungen zu nutzen
- Kundenorientierte und interne Dienste und UIs aufbauen und weiterentwickeln
- Den gesamten Software-Lebenszyklus besitzen: von Design und Entwicklung über Code-Reviews, Deployment und langfristige Wartbarkeit
- Fließend in Englisch kommunizieren (schriftlich und mündlich) — Deutsch ist ein willkommener Bonus
Ihr Profil:
- 5+ Jahre Berufserfahrung im Aufbau von Front- und Backend-Services, mit dem Hauptfokus auf Backend
- ML und LLMs nutzen, um intelligente Datenprodukte zu erstellen
- AWS-Cloud-Infrastruktur und CDK
- Nachweisliche Fähigkeit, produktionsbereite Python- und Typescript-Backends zu liefern
- Kreative Problemlösungsmentalität — Sie beheben nicht nur Fehler, sondern fragen, warum sie existieren
- Echte Neugier und Offenheit, neue Technologien zu lernen
- Ein echter Teamplayer mit einem starken Sinn für persönliche Verantwortung
Bonuspunkte:
- Kenntnisse in folgenden Bereichen: Aufbau und Nutzung von MCP-Diensten, REST API-Design, Kenntnisse in HTML5, CSS/SCSS, JavaScript/TypeScript und modernen Frontend-Frameworks — insbesondere React
Was wir bieten:
- Arbeiten im 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.
Full-Stack ML Engineer - Data Products (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
Kontaktperson:
Statista HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Full-Stack ML Engineer - Data Products (m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – oft ergeben sich so tolle Möglichkeiten!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeig, dass du nicht nur die Lösungen kennst, sondern auch verstehst, warum sie funktionieren.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeig dein Interesse! Wenn du eine Stelle bei Statista im Auge hast, zögere nicht, direkt über unsere Website zu bewerben und vielleicht sogar einen kurzen Einblick in deine Projekte zu geben.
✨Tipp Nummer 4
Mach dir Gedanken über deine Fragen im Interview! Zeig, dass du wirklich an der Rolle interessiert bist, indem du Fragen zu den Projekten und der Teamdynamik stellst. Das zeigt, dass du ein echter Teamplayer bist!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Full-Stack ML Engineer - Data Products (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deinem Anschreiben durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Full-Stack ML Engineer brennst.
Struktur ist alles!: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
Zeig deine Leidenschaft für Daten!: Erzähle uns von deinen Erfahrungen mit Daten und wie du sie in der Vergangenheit genutzt hast, um Produkte zu entwickeln. Wir suchen nach jemandem, der die Verbindung zwischen Daten und Produktgestaltung versteht und liebt.
Bewirb dich über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten und dich besser kennenlernen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Full-Stack ML Engineer vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in Python, Typescript und ML direkt auf die Aufgaben bei Statista angewendet werden können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu teilen und zu erklären, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du eingesetzt hast, um Ergebnisse zu erzielen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Statista legt großen Wert auf Teamarbeit. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone, wie wichtig dir persönliche Verantwortung und die Zusammenarbeit mit anderen sind.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, der Teamdynamik oder den Technologien, die verwendet werden, um ein besseres Bild von der Arbeitsumgebung zu bekommen.