Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und automatisiere Prozesse für bessere Entscheidungen im Transportwesen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Daten und Automatisierung spezialisiert hat.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, moderne Tools und direkte Einflussnahme auf reale Probleme.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Zusammenarbeit in Frankfurt mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und Automatisierung in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Mindestens drei Jahre Erfahrung in der Datenanalyse oder -engineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48600 - 59400 € pro Jahr.
Jeder Transport erzeugt Signale: Preis, Route, Kapazität, Timing, Servicequalität, Ausnahmen und die Entscheidungen, die die Menschen auf dem Weg getroffen haben. Diese Signale werden nur dann zu einem Vorteil, wenn sie vertrauenswürdig, verbunden und im Moment einer Entscheidung verfügbar sind. Als Data & Automation Engineer werden Sie die Schicht aufbauen, die betriebliche Daten in eine gemeinsame Wahrheit und wiederholbare Aktionen umwandelt. Sie kombinieren analytische Ingenieurkunst mit pragmatischer Automatisierung über Preisgestaltung, Betrieb, Handel und Finanzabläufe.
Was Sie tun werden:
- Modellierung der Kernmarktplatz-Entitäten und -Metriken, damit jedes Team von konsistenten Definitionen ausgeht
- Aufbau zuverlässiger Datenpipelines aus Produkt-, Betriebs-, CRM-, Finanz- und externen Quellen
- Erstellung von Dashboards und Warnmeldungen für Abdeckung, Preisgestaltung, Margen, Servicelevel und Kundenverhalten
- Hinzufügen von Datenqualitätsprüfungen und klarer Verantwortung für die Eingaben, die wichtige Entscheidungen beeinflussen
- Automatisierung repetitiver Arbeitsabläufe, bei denen strukturierte Daten und menschliches Urteilsvermögen zusammenarbeiten können
- Entwicklung der Datenbasis für Prognosen, Anomalieerkennung und agentische Operationen
- Direkte Zusammenarbeit mit Betreibern und kommerziellen Teams, um zu verstehen, wie eine nützliche Antwort aussieht
- Dokumentation von Modellen, Transformationen und Metriken, damit das System verständlich bleibt, während es wächst
Was wir suchen:
Must-Haves:
- Mindestens drei Jahre Erfahrung in der analytischen Ingenieurkunst, Datenengineering, BI-Engineering oder einer stark technischen analytischen Rolle
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Erfahrung in der Gestaltung wartbarer analytischer Datenmodelle
- Praktische Erfahrung im Aufbau von Pipelines und Automatisierungen mit Python, TypeScript oder ähnlichen Tools
- Ein starkes Gespür für Datenqualität, Tests, Beobachtbarkeit und klare Metrikdefinitionen
- Die Fähigkeit, eine betriebliche Frage in ein langlebiges Datenprodukt zu übersetzen
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikation in Englisch
Nice-to-Haves:
- Erfahrung mit Postgres, dbt, Orchestrierungstools und modernen BI-Plattformen
- Erfahrung mit Echtzeit- oder ereignisgesteuerten Betriebsdaten
- Erfahrung im Aufbau von KI-unterstützten Arbeitsabläufen, Prognosen oder Anomalieerkennungssystemen
- Einblick in Marktplätze, Logistik, Routing, Preisgestaltung oder Probleme von Angebot und Nachfrage
Wir suchen jemanden, der ebenso viel Wert darauf legt, ob eine Metrik verstanden und umgesetzt wird, wie darauf, ob die Pipeline erfolgreich abgeschlossen wurde.
Was Sie erhalten:
- Verantwortung für die analytische Grundlage, während das Gebiet noch definiert wird
- Direkter Zugang zu realen Markt- und Transportproblemen
- Die Möglichkeit, jede Funktion durch bessere Daten und Automatisierung schneller zu machen
- Moderne Tools, kurze Feedbackschleifen und Freiheit zur Vereinfachung des Stacks
- Remote-Flexibilität mit regelmäßiger Zusammenarbeit in Frankfurt
Ihr Interviewprozess:
- Erstgespräch: 20 Minuten - Treffen Sie die Gründer und besprechen Sie die betrieblichen Fragen, die unsere Datenebene beantworten muss.
- Daten-Tiefeninterview: 45 Minuten - Gehen Sie durch ein Modell, eine Pipeline oder eine Automatisierung, die Sie erstellt haben, und die Abwägungen dahinter.
- Praktische Arbeitssitzung: 60 Minuten - Entwerfen Sie ein kleines, vertrauenswürdiges Datenprodukt rund um ein realistisches Marktplatzproblem.
Data & Automation Engineer Arbeitgeber: Willidrop
Als Data & Automation Engineer in Frankfurt bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Schnittstelle von Daten und Automatisierung zu arbeiten, um echte Markt- und Transportprobleme zu lösen. Unsere Unternehmenskultur fördert Eigenverantwortung und Innovation, während Sie moderne Tools und flexible Arbeitsbedingungen nutzen können. Wir legen großen Wert auf persönliche Entwicklung und bieten Ihnen die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & Automation 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 Willidrop 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 Data & Automation 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 Data & Automation Engineer bei Willidrop gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Willidrop 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 Willidrop entscheidend sein!
