Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines in AWS für Analysen und ML-Anwendungen.
- Unternehmen: airSlate, ein globales SaaS-Unternehmen für Workflow-Automatisierung.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähige Vergütung und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Engagierte Unternehmenskultur mit Fokus auf berufliche Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an innovativen ML-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung mit AWS-Datenpipelines und starke SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Data Engineer II (MLOps, AI): Designing and maintaining scalable data pipelines in AWS to power analytics and ML use cases, including ETL/ELT, data quality, and feature engineering with an accent on MLOps workflows for model deployment and monitoring, and enabling AI/LLM-powered capabilities.
Focus on designing data infrastructure for A/B testing and measurable experimentation, and ensuring production-grade data delivery for advanced performance analytics.
United States, Poland, Romania, and Ukraine . This role is also available as hybrid in
Wroclaw, Poland .
Company air Slate is a global Saa S technology company developing no-code workflow automation, electronic signature, and document management solutions that serve hundreds of millions of users worldwide.
What you will do
- Design and maintain scalable batch data pipelines in AWS to power analytics and ML use cases.
- Develop and optimize SQL transformations and analytical datasets for BI and predictive workloads.
- Build reliable ETL/ELT processes with monitoring and data quality checks.
- Create feature-ready datasets and support feature engineering pipelines for ML.
- Contribute to CI/CD-driven MLOps workflows for model deployment and monitoring in AWS.
- Enable integration of AI and LLM-powered capabilities through robust, future-ready data services.
Requirements
- Proven experience designing and maintaining scalable data pipelines in AWS.
- Strong SQL skills and experience building analytical datasets for BI and ML.
- Hands‑on experience with ETL/ELT processes and data quality best practices.
- Understanding of ML data preparation and feature engineering workflows.
- Solid knowledge of cloud-based data architecture and cost optimization principles.
- Ability to collaborate effectively across teams and translate business needs into technical solutions.
- Nice to have
- Experience contributing to MLOps workflows and CI/CD for ML models.
- Exposure to A/B testing infrastructure and experimentation frameworks.
- Familiarity with AI/LLM integration in product environments.
- Experience in marketing analytics or campaign data pipelines.
- Culture & Benefits
- Flexible working environment with remote and hybrid options across many countries.
- Competitive compensation, performance-based bonuses, and stock options.
- Investment in professional growth through courses, conferences, and learning resources.
- Comprehensive health benefits, wellness programs, and quarterly Mental Health Days.
- Family-friendly culture with flexibility for parents and company-wide family days.
- Commitment to charitable initiatives through the air Slate Care programme.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer II (with MLOps) Arbeitgeber: Talanto
Bitmovin ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Österreich eine flexible Hybrid-Arbeitsumgebung bietet, die es ermöglicht, Beruf und Privatleben optimal zu vereinbaren. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Automatisierung in einem dynamischen SaaS/Tech-Umfeld fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Entwicklung, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten erweitern und bedeutende Beiträge leisten können. Die Möglichkeit, komplexe finanzielle Modelle zu erstellen und direkt mit Führungskräften zusammenzuarbeiten, macht diese Position besonders attraktiv für Fachkräfte, die nach einer sinnvollen und erfüllenden Karriere suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer II (with MLOps) 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 Talanto 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 II (with MLOps) 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 II (with MLOps) bei Talanto gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Talanto 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 Talanto entscheidend sein!
