Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und Warten von skalierbaren Big Data-Pipelines für Anwendungen und Geschäftswert.
- Unternehmen: Das Unternehmen fokussiert sich auf Standortintelligenz für programmatische Werbetreibende.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, ein Lernbudget und ein hybrides Arbeitsmodell.
- Weitere Informationen: Hybridarbeit in Berlin oder Remote für B2B-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines talentierten Teams und arbeite an komplexen Datenherausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 3-6 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder Backend-Entwicklung mit starkem Datenfokus.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Bei dem Unternehmen ist unsere Mission von unserem Kernfokus geprägt: Leidenschaft – Komplexe Herausforderungen mit großartigen Menschen, Technologie und Daten zu lösen. Nische – Standortintelligenz für programmatische Werbetreibende. Unsere Kernwerte sind integraler Bestandteil unseres Handelns:
- Drive: Wir verwandeln Ambitionen in Taten, um wertvolle Ergebnisse zu liefern.
- Resilience: Wir passen uns an, halten durch und werden stärker.
- No BS: Wir schätzen Ehrlichkeit, Transparenz und klare Kommunikation.
- Humble: Wir wählen Bescheidenheit über Eitelkeit und lassen die Ergebnisse für sich sprechen.
- Moral Compass: Wir handeln fair, integer und respektvoll.
Wir suchen Kandidaten, die nicht nur erstklassige technische Expertise mitbringen, sondern auch diese Werte in jedem Aspekt ihrer Arbeit verkörpern.
Als (Senior) Data Engineer werden Sie ein wichtiger Beitrag zu unserer Kern-Engineering-Funktion sein, indem Sie skalierbare Big-Data-Pipelines erstellen und pflegen, die unsere Anwendungen antreiben und geschäftlichen Mehrwert schaffen. Sie werden einem spezifischen cross-funktionalen Team zugewiesen, basierend auf Ihren individuellen Stärken, Erfahrungen und den aktuellen Geschäftsbedürfnissen.
Zu Ihren täglichen Aufgaben könnte Folgendes gehören:
- Datenaufnahme & Produkte: Entwicklung von Datenlösungen, die auf massiven Volumina von Standortdaten, geospatialen (Orte) Daten und Publikumsattributdaten basieren.
- Datenintegrationen & Egress: Architektur von datenschutzfreundlichen, großflächigen Datenlösungen, um sicherzustellen, dass unsere Datensätze zuverlässig, sicher und effizient externe Partner erreichen.
Unabhängig vom spezifischen Team arbeiten Sie eng mit einem talentierten Team von Daten- und Backend-Ingenieuren unter der Anleitung eines technischen Teamleiters zusammen und agieren mit einem hohen Maß an Autonomie und einer starken Software-Engineering-Mentalität.
Ihre Mission:
- Datenpipeline-Eigentum: Übernehmen Sie die volle Verantwortung für den Lebenszyklus der Pipeline – von der Rohdatenaufnahme über die Transformation bis zur externen Lieferung – gemäß definierten SLAs, Zeit und Budget.
- Architektur skalierbarer Lösungen: Entwerfen und bauen Sie robuste Datenarchitekturen, die erforderlich sind, um Terabytes von Daten zu verarbeiten und zu übertragen.
- Pipeline-Optimierung: Kontinuierliche Verbesserung der Datenpipelines hinsichtlich Kosten und Leistung.
- Engineering-Rigor: Erhöhen Sie die Standards im Datenengineering.
- Datenüberwachung: Erstellen und Pflegen von Live-Überwachungs-Dashboards.
- Zusammenarbeit & Mentoring: Überbrücken Sie die Kluft zwischen Daten- und Backend-Engineering.
Ihr Profil:
Wir suchen einen Kandidaten mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen (Mittel- bis Senior-Level, typischerweise 3-6+ Jahre) im Datenengineering oder Backend-Entwicklung mit starkem Datenfokus. Sie sollten sich in einem selbstorganisierten, agilen Umfeld wohlfühlen.
Must-Have technische Fähigkeiten:
- Programmierung: Sehr starke Kenntnisse in Python und SQL.
- Big Data & PySpark: Tiefgehende Erfahrung mit großen Datenverarbeitungsframeworks, insbesondere Apache Spark / PySpark.
- Fortgeschrittene Optimierungsfähigkeiten: Nachweisliche Erfahrung in der Optimierung von Datenpipelines.
- Datenbank- & Speicherarchitektur: Expertise in den Trade-offs zwischen OLAP- und OLTP-Systemen.
- Cloud Native (AWS): Erfahrung in der Architektur von Lösungen innerhalb des AWS-Ökosystems.
- Infrastruktur & Orchestrierung: Produktionserfahrung mit Terraform und Orchestrierungstools.
- Engineering-Grundlagen: Solides Verständnis von Informatikprinzipien, Datenstrukturen und Algorithmen.
- AI-Tools: Gute Kenntnisse im Umgang mit AI-Tools zur Verbesserung und Refaktorisierung Ihres Codes.
Nice to Have:
- Erfahrung mit kompilierte Sprachen (z.B. Java, Scala, Go).
- Erfahrung mit GIS und geo-spatialen Datensätzen.
- Expertise in der Optimierung von Dateiformaten.
- Vertrautheit mit Streaming-Technologien wie Kafka und Flink.
- Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Backend-Ingenieuren.
Warum wir?
- Hybrides Arbeitsmodell
- 30 Urlaubstage
- Lernbudget
- Regelmäßige Team- und Unternehmensveranstaltungen
- Neueste Hardware nach Wahl
- Haustierfreundliches Büro in Berlin
Arbeitsmodell: Hybrid in Berlin, Remote für B2B-Möglichkeiten.
(Senior) Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Das Unternehmen bietet ein hybrides Arbeitsmodell und 30 Urlaubstage. Das Team besteht aus talentierten Data- und Backend-Engineers, die an innovativen Lösungen arbeiten. Die Büros in Berlin sind haustierfreundlich und modern ausgestattet.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Engineer (m/f/d) erhalten könnten
✨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 (Senior) 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 (Senior) Data Engineer (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!
