Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Ingenieuren und entwickle skalierbare Datenpipelines.
- Unternehmen: Stripe, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenlösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Innovation und Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Datenentwicklung und Teamführung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
About the team
We build data pipelines for billions of events daily, manage canonical data warehouses, and partner with product teams to develop trustworthy data products.
The team also leads data culture, education, and AI‑driven data operations to support stakeholders across Stripe.
- What you’ll do
- Lead the technical outcomes for a team of engineers, providing mentorship, guidance, and support to ensure their success.
- Partner with recruiting to attract and hire top talent.
- Deliver cutting‑edge data pipelines that scale to users’ needs, focusing on reliability and efficiency.
- Develop strong subject‑matter expertise and manage the SLAs of data pipelines and full‑stack web applications that support critical stakeholders.
- Collaborate with product managers and peers across the company to create or improve canonical datasets and data warehouses, use golden paths, and ensure Stripe’s and customers’ data is trustworthy.
- Leverage AI/LLM and agent technologies at scale to produce and analyze high‑quality data for ambiguous problems.
- Drive the execution of key data initiatives, overseeing the entire development lifecycle from planning to delivery while maintaining high standards of quality and timely completion.
- Foster a collaborative and inclusive work environment, promoting innovation, knowledge sharing, and continuous improvement within the team.
Who you are
We’re looking for someone who meets the minimum requirements to be considered for the role.
If you meet these requirements, you are encouraged to apply.
The preferred qualifications are a bonus, not a requirement.
- Minimum requirements
- 10+ years of experience building and operating data systems, pipelines, warehouses, infrastructure, and leading teams to deliver exceptional solutions.
- Strong engineering background and passion for data with prior experience writing and debugging data pipelines using a distributed data framework.
- Inquisitive nature for diving into data inconsistencies to pinpoint issues and resolve deep‑rooted data quality problems.
- Knowledge of a backend development language (such as Scala, Java, or Go) and strong SQL experience.
- Extreme customer focus, with a commitment to partnering with product, leaders across the business, and other Stripe engineers to understand their use cases.
- Effective cross‑functional collaboration, with the ability to think rigorously, communicate clearly, and make or coordinate difficult decisions and trade‑offs.
- Thrives with high autonomy and responsibility in an ambiguous environment.
- Ability to foster and work in a healthy, inclusive, challenging, and supportive work environment.
- #J-18808-Ljbffr
Staff Software Engineer, Data Engineering Solutions Arbeitgeber: Stripe
Stripe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung fördert Stripe eine inklusive und kollaborative Unternehmenskultur, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten zu entfalten und bedeutende Beiträge zur globalen Wirtschaft zu leisten. Die Position des Partner Development Managers in der EMEA-Region bietet nicht nur spannende Herausforderungen, sondern auch die Chance, mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und an der Spitze der Finanztechnologie zu stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Software Engineer, Data Engineering Solutions 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 Stripe 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 Staff Software Engineer, Data Engineering Solutions 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 Staff Software Engineer, Data Engineering Solutions bei Stripe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stripe 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 Stripe entscheidend sein!
