Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenverarbeitungs-Pipelines für Echtzeit- und Batch-Daten.
- Arbeitgeber: Verisign, ein vertrauenswürdiger Anbieter von Internetinfrastrukturdiensten.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, wettbewerbsfähige Vergütung und Karrierewachstum.
- Andere Informationen: Engagiertes Team mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Internets mit innovativen Datenlösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung und Programmierkenntnisse erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Verisign hilft, die Sicherheit, Stabilität und Resilienz des Internets zu ermöglichen. Wir sind ein vertrauenswürdiger Anbieter von Internetinfrastrukturdiensten für die vernetzte Welt und bieten unvergleichliche Leistung in den Diensten des Domain Name Systems (DNS). Wir sind ein missionsorientiertes, wertegetriebenes Unternehmen, in dem jeder Einzelne dazu beitragen kann, ein stärkeres, sichereres Internet aufzubauen. Wir bieten ein dynamisches und flexibles Arbeitsumfeld mit wettbewerbsfähigen Vorteilen und der Möglichkeit, Ihre Karriere zu entwickeln.
Innerhalb von Verisign ist unser Data Engineering Team verantwortlich für das Design, den Aufbau und die Wartung von großangelegten, hochdurchsatzfähigen (Millionen Anfragen pro Sekunde) Datenprodukten und -diensten, die umsetzbare betriebliche und geschäftliche Intelligenz liefern. Um unsere Produkte weiterzuentwickeln, suchen wir einen qualifizierten Mid-Level Data Engineer.
Ein idealer Kandidat sollte sich um alle Schritte des Datenlebenszyklus (Eingabe, Verbesserung, Speicherung, Verarbeitung, Visualisierung) kümmern, in einer JVM-basierten Sprache fließend sein und bereit sein, nach Bedarf zu lernen. Er sollte die Grundlagen verstehen, einschließlich der Kernkonzepte der Informatik, begleitet von praktischer Problemlösungserfahrung, idealerweise im Zusammenhang mit großangelegten verteilten Systemen. Der Erwerb dieser Kompetenzen erfordert oft das Äquivalent eines Bachelor-Abschlusses und 5 Jahre praktische Berufserfahrung. Wir sind auch offen für andere Karrierewege.
Der Kandidat wird in alle Aspekte des Data Engineering involviert sein, einschließlich Ideenfindung, Design, Implementierung, Bereitstellung, Kunden-Onboarding und Unterstützung. Dies impliziert oft regelmäßige teamübergreifende Zusammenarbeit mit der Verisign Data Platform, Business, Infrastructure, Engineering, Security und Operations. Wir erwarten, dass der Kandidat die volle Verantwortung für die Datenprodukte übernimmt, regelmäßig mit den internen Kunden interagiert, proaktiv deren gemeinsame Datenbedürfnisse identifiziert, priorisiert und erfüllt.
Hauptverantwortlichkeiten- Design, Aufbau und Optimierung von Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitungs-Pipelines.
- Entwicklung und Wartung von Datenverarbeitungskomponenten, die Transformations-, Normalisierungs- und Anreicherungslogik implementieren.
- Aufbau und Wartung interaktiver Dashboards und Visualisierungen für interne Stakeholder.
- Entwicklung und Wartung containerisierter Workloads, die in Kubernetes-Umgebungen unter Verwendung von CI/CD-Automatisierung bereitgestellt werden.
- Sicherstellung der Zuverlässigkeit von System- und Datenpipelines durch Monitoring, Beobachtbarkeit und Alarmierungspraktiken.
- Fehlerbehebung bei komplexen Problemen in verteilten Datensystemen und Behebung von Leistungsengpässen.
- Unterstützung interner Kunden bei der Nutzung von Datenprodukten und analytischen Plattformen.
- Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung durch Anwendung bewährter Verfahren im Bereich Data Engineering, insbesondere in hybriden Cloud-Umgebungen.
- Starke Programmiergrundlagen mit Erfahrung in objektorientierten oder funktionalen Programmiersprachen.
- Erfahrung mit Datenlake- und Analysetechnologien (z.B. Iceberg, Druid, Hive, Object Storage).
- Vertrautheit mit Streaming-Datenplattformen wie Apache Kafka.
- Erfahrung in der Implementierung von CI/CD-Pipelines (z.B. Jenkins).
- Starke analytische, Troubleshooting- und Problemlösungsfähigkeiten.
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern.
- Kenntnisse in Java oder anderen JVM-basierten Programmiersprachen (z.B. Scala).
- Praktische Erfahrung mit verteilten Datenverarbeitungsframeworks wie Apache Spark oder Akka Streams.
- Erfahrung mit Containerisierungs- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes) in Produktionsumgebungen.
- Starkes Verständnis von Konzepten verteilter Systeme und Leistungsoptimierung.
- Erfahrung in großen, produktionsreifen Datenumgebungen.
- Erfahrung in der Bereitstellung von Geschäftseinblicken durch Nutzung von Datenvisualisierungstools wie Grafana, Tableau oder Superset.
- Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten technischen Bereich oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung und Erfahrung.
- Vorherige Erfahrung in der Entwicklung und Verwaltung produktionsreifer Datenpipelines.
Verisign ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet.
Data Engineer Arbeitgeber: Verisign
Kontaktperson:
Verisign HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Unternehmenskultur und mögliche offene Stellen – oft erfährst du so mehr als in einer Stellenanzeige.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen. Wir empfehlen dir, an Plattformen wie LeetCode oder HackerRank zu arbeiten, um dein Wissen aufzufrischen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle bei Verisign findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig, dass du wirklich interessiert bist, indem du ein paar Fragen zur Rolle oder zum Team vorbereitest, die du im Vorstellungsgespräch stellen kannst.
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du noch nicht mit Apache Kafka oder Kubernetes gearbeitet hast, schau dir Tutorials an oder mach ein Online-Kurs. Das zeigt, dass du bereit bist, dazuzulernen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Engineering. Wir wollen wissen, wie du mit großen Datenmengen umgehst und welche Technologien du beherrschst. Das macht einen großen Unterschied!
Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten: Wir suchen nach jemandem, der Herausforderungen liebt! Teile Beispiele, wie du komplexe Probleme gelöst hast, besonders in verteilten Systemen. Das zeigt uns, dass du die richtige Denkweise für unser Team hast.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Verisign vorbereitest
✨Verstehe die Datenpipeline
Mach dich mit den verschiedenen Phasen der Datenverarbeitung vertraut, von der Datenaufnahme bis zur Visualisierung. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, die zeigen, wie du in diesen Bereichen gearbeitet hast.
✨Programmierkenntnisse demonstrieren
Da Verisign nach jemandem sucht, der in JVM-basierten Sprachen wie Java oder Scala versiert ist, solltest du deine Programmierkenntnisse unter Beweis stellen. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell kleine Coding-Aufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Zeige, wie du effektiv mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Problemlösungsfähigkeiten hervorheben
Bereite dich darauf vor, über komplexe Probleme zu sprechen, die du in der Vergangenheit gelöst hast, insbesondere in Bezug auf verteilte Systeme. Erkläre deinen Ansatz zur Fehlersuche und wie du Performance-Engpässe identifiziert und behoben hast.