Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data und AI Ingenieuren und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Weltweit führende Business-Datenplattform mit vielfältiger Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Mentale Gesundheitsunterstützung und moderne Büros.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und KI in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
At the company, we’re all about facts and data, for we are the world's leading business data platform.
By providing reliable and easy-to-use data as well as various data analytics products and services, we empower people worldwide to make fact-based decisions.
Founded in Hamburg in 2007, we have quickly grown into a global company with offices in major cities such as London, New York, Berlin and Tokyo.
And we still have a lot of plans.
Our constant growth does not only prove our success, but also keeps creating new development and career opportunities for our employees.
We value and celebrate our diverse culture.
You are welcome here for who you are, no matter where you come from, what you look like, or whether you prefer bar graphs to pie charts.
Your story matters – keep writing it as part of our team.
Are you ready to join us?
- 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.
- Drive the product evolution collaborating with stakeholders while fostering 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.
- Exposure to product management and ability to work within the team to define a prioritized roadmap.
- 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 the company 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: United States Digital Space LLC
Reserved ist ein dynamisches und wachsendes Modeunternehmen, das seinen Mitarbeitenden eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit einer modernen Arbeitswelt, attraktiven Rabatten und umfangreichen Benefits wie Bike Leasing und betrieblicher Altersvorsorge fördern wir nicht nur die Work-Life-Balance, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. In Mannheim hast du die Möglichkeit, in einem kreativen Team zu arbeiten und deine Leidenschaft für Mode in einem unterstützenden Umfeld auszuleben.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
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 United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
