Auf einen Blick
- Aufgaben: Architekten von skalierbaren Dateninfrastrukturen und Leitung technischer Initiativen.
- Unternehmen: Hard Rock Digital, ein führendes Unternehmen im Online-Gaming.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und ein dynamisches Startup-Umfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung, die Authentizität fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Dateninfrastruktur und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in DevOps, DataOps und Führung von Ingenieurteams erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Overview
Headquarters
Florida, United States
Job description What are we building?Hard Rock Digital is a team focused on becoming the best online sportsbook, casino, and social gaming company in the world.
We’re building a team that resonates with passion for learning, operating and building new products and technologies for millions of consumers.
We care about each customer's interaction, experience, behavior, and insight and strive to ensure we’re always acting authentically.
Rooted in the kindred spirits of Hard Rock and the Seminole Tribe of Florida, the new Hard Rock Digital taps a brand known the world over as the leader in gaming, entertainment, and hospitality.
We’re taking that foundation of success and bringing it to the digital space: ready to join us?
What’s the position?We are seeking an experienced Senior Data Dev Ops Engineer who excels at architecting scalable data infrastructure, leading technical initiatives, and mentoring engineering teams.
You'll work as a senior member of the Data Dev Ops team, driving strategic technical decisions while collaborating with Data Science, Machine Learning, Reporting, and other data-related teams to deploy and support cutting-edge data applications.
This high-impact role will position you as a technical leader, shaping the future of our data infrastructure and establishing best practices across the organization.
What will you do?
- Architect and lead the design of complex, enterprise-scale data pipelines using Airflow, DBT, and Databricks.
- Define and implement strategies for pipeline performance optimization to support real-time and batch processing at scale.
- Lead the design and optimization of AWS-based data infrastructure, including S3, Lambda, and Snowflake architecture.
- Establish and enforce best practices for cost-efficient, secure, and scalable data processing across the organization.
- Design and optimize AWS Sage Maker environments for ML teams, ensuring optimal performance and resource utilization.
- Lead cross-functional collaboration with ML, Data Science, and Reporting teams to establish data strategy and ensure seamless data accessibility.
- Design and implement comprehensive data pipeline monitoring, alerting, and logging frameworks to proactively detect failures and performance bottlenecks.
- Architect automation solutions for data quality, lineage tracking, and schema evolution management.
- Lead incident response efforts, performing complex troubleshooting and root cause analysis for critical data issues.
- Champion and evolve Data Dev Ops best practices, driving automation, reproducibility, and scalability across the organization.
- Mentor junior and mid-level engineers, conducting code reviews and providing technical guidance.
- Establish technical standards, document complex infrastructure patterns, data workflows, and operational procedures.
- Evaluate and recommend new technologies and tools to improve data infrastructure and workflows.
- Job requirements
What are we looking for?We are looking for a seasoned Senior Data Dev Ops Engineer with a proven track record of leading technical initiatives, architecting enterprise-scale data infrastructure, and mentoring engineering teams.
You should have extensive experience designing robust data pipelines and automation frameworks while ensuring data integrity, security, and performance at scale.
The ideal candidate will have
- Bachelor’s degree in computer science, Information Technology, or a related field, or equivalent work experience.
- Master's degree preferred.
- 6+ years of experience in Dev Ops, Data Ops, or similar roles, with at least 2 years in a senior or lead capacity.
- Deep expertise in key technologies, including Airflow, Snowflake, Sage Maker, DBT, and Databricks.
- Strong architectural experience with AWS services and cloud-native design patterns.
- Proven track record of leading technical projects and mentoring engineering teams.
- Certifications in AWS/Snowflake/other technologies strongly preferred.
- Excellent communication, leadership, and interpersonal skills with demonstrated ability to influence technical direction.
- Experience working in a fast-paced, high-velocity environment while managing multiple strategic priorities effectively.
- Strong problem-solving skills with the ability to navigate ambiguity and make sound technical decisions.
What’s in it for you?
- We offer our employees more than just competitive compensation. Our team benefits include:
- Competitive pay and benefits
- Flexible vacation allowance
- Flexible work from home or office hours
- Startup culture backed by a secure, global brand
- Opportunity to build products enjoyed by millions as part of a passionate team
- Roster of Uniques
We care deeply about every interaction our customers have with us, and trust and empower our staff to own and drive their experience.
Our vision for our business and customers is built on fostering a diverse and inclusive work environment where regardless of background or beliefs you feel able to be authentic and bring all your talent into play.
- We want to celebrate you being you (we are an equal opportunities employer)
- #J-18808-Ljbffr
Hard Rock Digital: Senior Data DevOps Engineer Arbeitgeber: Verified Employer
Hard Rock Digital ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und Vorteile bietet, sondern auch eine flexible Urlaubsregelung und die Möglichkeit, von zu Hause oder im Büro zu arbeiten. Mit einer Startup-Kultur, die von einer sicheren, globalen Marke unterstützt wird, haben Sie die Chance, Produkte zu entwickeln, die von Millionen genutzt werden, während Sie Teil eines leidenschaftlichen Teams sind, das Vielfalt und Inklusion fördert und jedem Mitarbeiter die Möglichkeit gibt, authentisch zu sein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Hard Rock Digital: Senior Data DevOps Engineer 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 Verified Employer 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 Hard Rock Digital: Senior Data DevOps 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 Hard Rock Digital: Senior Data DevOps Engineer bei Verified Employer gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Verified Employer 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 Verified Employer entscheidend sein!
