Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein internationales Team und entwickle unsere moderne Cloud-Datenplattform weiter.
- Unternehmen: WALTER GROUP, ein finanzstarkes und international erfolgreiches Unternehmen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Weiterbildungsmöglichkeiten und zahlreiche Social Benefits.
- Weitere Informationen: Spannende Herausforderungen in Cloud, Data Engineering und Governance warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenlandschaft aktiv mit und übernehme Verantwortung in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung im Aufbau moderner Datenplattformen und starke Leadership-Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 90000 € pro Jahr.
Du führst und entwickelst ein internationales Team aus Data Engineers, Data Analytics Engineers und Data Architects und förderst eine Kultur der Zusammenarbeit und kontinuierlichen Weiterentwicklung.
Gemeinsam mit deinem Team verantwortest du den Betrieb, die Weiterentwicklung und die Skalierung unserer modernen Cloud-basierten Data & Analytics Plattform.
Agile Arbeitsweisen, Backlog-Priorisierung, Ressourcenplanung und die erfolgreiche Umsetzung von DataOps-Initiativen liegen in deinem Verantwortungsbereich.
Du treibst den Einsatz von Software-Engineering-Prinzipien wie CI/CD, GitOps und Infrastructure as Code voran und sorgst für stabile, automatisierte Datenprozesse.
Die Konzeption und Umsetzung von Data-Governance-, Security- und Datenqualitätsstandards gestaltest du aktiv mit.
Als zentrale Schnittstelle arbeitest du eng mit Data Science, Business Intelligence und weiteren Fachbereichen zusammen und übersetzt Anforderungen in nachhaltige Data Products.
Du entwickelst unsere Datenplattform strategisch weiter und stellst sicher, dass Datenqualität, Transparenz und Skalierbarkeit langfristig gewährleistet sind.
Requirements- Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen, idealerweise in einer Führungsrolle als Teamlead, Lead Data Engineer oder vergleichbarer Position.
- Fundiertes Verständnis moderner Cloud- und Data-Warehouse-Architekturen, vorzugsweise auf Basis der Google Cloud Platform.
- Erfahrung mit DataOps, CI/CD-Pipelines, Infrastructure as Code und modernen Software-Engineering-Prinzipien.
- Know-how im Bereich Data Governance, Datenqualität und Metadatenmanagement.
- Ausgeprägte Leadership- und Kommunikationsfähigkeiten sowie Erfahrung im Stakeholder-Management.
- Strategische und analytische Denkweise kombiniert mit hoher Umsetzungsorientierung.
- Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Gestaltungsspielraum bei der Weiterentwicklung einer modernen Data & Analytics Plattform mit hoher strategischer Relevanz.
- Verantwortung für ein internationales Expert*innen-Team und die Möglichkeit, die Datenlandschaft der WALTER GROUP nachhaltig mitzugestalten.
- Spannende Herausforderungen rund um Cloud, Data Engineering, Governance und Data Products.
- Kontinuierliche fachliche und persönliche Weiterentwicklung durch interne und externe Weiterbildungsangebote.
- Langfristige Perspektive in einem finanzstarken und international erfolgreichen Privatunternehmen.
- Ein modernes und wertschätzendes Arbeitsumfeld inkl. Möglichkeit für Homeoffice und Arbeitszeitflexibilisierung.
- Zusätzlich genießt du zahlreiche Social Benefits (Mitarbeiter*innen-Restaurant / Unterstützung für Mittagessen, Inhouse-Pub / Lounge, Gratis-Parkplätze, umfangreiches Sportangebot, zahlreiche Mitarbeiter*innen-Events, Sprachkurse, …).
Location: Wiener Neudorf, Austria
Languages: German, English
Type: Senior, Hybrid: flexible arrangement
Tech stack: Python, Java, Google Cloud Platform, Kafka, Team Leadership
Teamlead Data Operations (m/w/d) Arbeitgeber: WE ARE DEVELOPERS
Die WALTER GROUP ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, ein internationales Team von Experten im Bereich Data Operations zu führen und aktiv an der Weiterentwicklung einer modernen Cloud-basierten Datenplattform mitzuwirken. Mit einem wertschätzenden Arbeitsumfeld, flexiblen Arbeitszeiten und zahlreichen Sozialleistungen fördert das Unternehmen nicht nur deine fachliche und persönliche Entwicklung, sondern bietet auch spannende Herausforderungen in einem dynamischen und innovativen Umfeld. Hier kannst du deine Leadership-Fähigkeiten entfalten und die Datenlandschaft nachhaltig gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Teamlead Data Operations (m/w/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 WE ARE DEVELOPERS 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 Teamlead Data Operations (m/w/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 Teamlead Data Operations (m/w/d) bei WE ARE DEVELOPERS gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei WE ARE DEVELOPERS 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 WE ARE DEVELOPERS entscheidend sein!
