Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Datenpipelines mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Dateninfrastruktur spezialisiert hat.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wenn Sie Wert auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und die Senkung der Hürden für die Arbeit mit Daten legen - dann ist dies Ihre Rolle.
- Starke Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ereignisgesteuerten Datenpipelines, idealerweise mit Kafka oder ähnlicher Streaming-Infrastruktur.
- Erfahrung mit Python, Go oder einer anderen systemnahen Sprache zum Aufbau von Dateninfrastrukturen.
- Solide SQL-Kenntnisse für Datenumwandlung, Modellierung und Entwicklung von Staging-Schichten.
- Vertrautheit mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform zur Verwaltung von Cloud-Ressourcen.
- Erfahrung mit Cloud-Anbietern wie GCP, AWS oder Azure (wir arbeiten hauptsächlich mit GCP).
- Erfahrung mit Schema-Design und Prinzipien der Datenmodellierung - in der Lage, Teams in der gesamten Organisation zu beraten.
- Erfahrung in der Einrichtung von Datenbeobachtbarkeit und Monitoring (Datadog, Grafana, Prometheus usw.).
- Eine produkt- und beratungsorientierte Denkweise - in der Lage, die Bedürfnisse von Ingenieuren, Analysten und Geschäftsanwendern zu verstehen und in Plattformlösungen zu übersetzen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Datenkompetenz in der gesamten Organisation zu fördern.
- (Wünschenswert) Erfahrung mit oder starkes Interesse an CDC-Tools (Debezium, Fivetran oder ähnliches).
- (Wünschenswert) Vertrautheit mit offenen Tabellenformaten wie Apache Iceberg, Delta Lake oder Hudi - oder starkes Interesse, in diesem Bereich zu wachsen.
- (Wünschenswert) Erfahrung im Aufbau von Agentic AI.
Was die Stelle beinhaltet:
Die Datenplattform von Upvest ermöglicht nahezu Echtzeit-Finanzanalysen über Operationen in den Bereichen Handel, Zahlungen, Risiko und Compliance. Wir bauen die nächste Generation unserer Dateninfrastruktur - ein Iceberg-unterstütztes Lakehouse und CDC-gesteuerte Pipelines, die Ingenieuren, Analysten und Geschäftsanwendern einen einzigen, zuverlässigen Ort bieten, um mit Daten in großem Maßstab zu arbeiten.
- Sie sind verantwortlich für unseren Kafka-Consumer und CDC-Pipelines, helfen beim Entwerfen und Liefern der Lakehouse-Grundlage und fungieren als vertrauenswürdiger Berater für Datenintegration, Modellierung und Schema-Design in der gesamten Organisation.
- Besitzen und verbessern Sie die Kafka-Consumer-Pipeline, die Ereignisdaten erfasst, transformiert und speichert.
- Entwerfen und bauen Sie CDC-basierte Pipelines, um Änderungen von Quellsystemen in die Datenplattform zu erfassen und zu replizieren.
- Entwerfen, bauen und pflegen Sie grundlegende Datenserving-Schichten, die skalieren und die Anwendungsfälle von Ingenieuren und Analytik bedienen.
- Agieren Sie als Datenberater in der gesamten Organisation - beraten Sie zu Datenintegration, Modellierung und Schema-Design für Teams, die auf der Plattform aufbauen oder zu ihr beitragen.
- Liefern Sie Self-Service-Datenlösungen, die es Ingenieuren, Analysten und Geschäftsanwendern ermöglichen, unabhängig mit der Datenplattform zu arbeiten.
- Fördern Sie die Datenbeobachtbarkeit: Richten Sie Tests, Metriken und Alarme für die Pipeline-Gesundheit und Datenqualität mit Beobachtungswerkzeugen wie Datadog ein.
- Arbeiten Sie eng mit Produktentwicklungsteams zusammen, um eine zuverlässige und zeitnahe Datenverfügbarkeit sicherzustellen.
- Fördern Sie die Datenkultur - teilen Sie Wissen, etablieren Sie Best Practices und helfen Sie Teams, ihre Daten zu verstehen und zu vertrauen.
Senior Data Product Engineer Arbeitgeber: Upvest
Upvest ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an der nächsten Generation von Dateninfrastrukturen zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum fördert Upvest eine Kultur des Wissensaustauschs und der Datenkompetenz, während flexible Arbeitsmodelle und moderne Technologien wie GCP den Mitarbeitern helfen, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu erweitern. Zudem profitieren die Mitarbeiter von einer offenen Kommunikationskultur und der Chance, bedeutende Beiträge zu einem zukunftsorientierten Unternehmen zu leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Product Engineer 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 Upvest 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 Product Engineer 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 Product Engineer bei Upvest gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Upvest 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 Upvest entscheidend sein!
