Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe eine einheitliche Datenplattform bei Wrapbook.
- Unternehmen: Wrapbook, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenmanagement.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation.
- Warum dieser Job: Nutze deine Erfahrung, um eine skalierbare Datenarchitektur zu gestalten und echte Veränderungen zu bewirken.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenplattform-Entwicklung und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Anforderungen:
- 5+ Jahre Erfahrung mit nachweislicher Erfolgsbilanz im Aufbau und Betrieb von Datenplattformen in schnell wachsenden oder frühen Umgebungen.
- Starke Programmierkenntnisse in Python (bevorzugt) und mindestens einer der Sprachen Java oder Scala, mit tiefem Wissen über relationale Datenbanken (insbesondere PostgreSQL) und praktischer Erfahrung mit Tools wie Dagster, Airbyte, Airflow und dbt.
- Expertise in der Infrastrukturautomatisierung — Erfahrung mit Terraform, Ansible oder ähnlichen Werkzeugen sowie Vertrautheit mit AWS oder anderen großen Cloud-Plattformen.
- Die Fähigkeit, skalierbare Datenmodelle und Systemarchitekturen zu entwerfen, die Leistung, Kosten und Governance ausbalancieren.
- Ein selbstgesteuertes, lösungsorientiertes Vorgehen — Sie sind mit Unklarheiten vertraut, schlagen Lösungen mit klaren Abwägungen vor und treiben die Umsetzung mit minimaler Aufsicht voran.
- Eine kollaborative Denkweise — nachweisliche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Analytics, Produktentwicklung, Compliance und Sicherheit, um die Architektur mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen.
- Ein KI-zentrierter Workflow — Sie nutzen KI-Coding-Assistenten (wie Claude Code) als wesentliche Werkzeuge, um sich wiederholende Arbeiten zu optimieren, mehrstufige Aufgaben zu orchestrieren und Systeme und Dienste zu verbinden.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Verfügbarkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit einem Team.
Was die Stelle beinhaltet:
- Wir suchen einen Senior Data Platform Engineer, der das End-to-End-Design, den Aufbau und den Betrieb einer einheitlichen Datenplattform bei Wrapbook verantwortet.
- Dies ist eine Greenfield-Möglichkeit für jemanden, der bereits Datenplattformen aufgebaut hat und sich durch funktionsübergreifende Zusammenarbeit und die Herausforderung, unmittelbare Bedürfnisse mit langfristiger Architektur in Einklang zu bringen, motiviert fühlt.
- Die Arbeit besteht zu etwa 80 % aus Plattformengineering (Infrastruktur, Tools, Automatisierung) und zu 20 % aus Datenengineering (Pipelines und Transformationen), in enger Partnerschaft mit Produktentwicklung, Analytics, Compliance und Sicherheit.
- Entwurf und Aufbau einer integrierten Datenplattform — Vereinheitlichung unserer bestehenden Tools und Pipelines in einer kohärenten, skalierbaren Architektur, die der gesamten Organisation dient.
- Verantwortung für Datenpipelines und SLAs von Anfang bis Ende, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig zwischen Systemen bewegt werden, mit klaren Erwartungen und gut definierten Metriken.
- Definition und Verwaltung von Datenverträgen, die verhindern, dass upstream-Änderungen downstream-Analysen beeinträchtigen, und Festlegung der Standards, auf denen das Team aufbaut.
- Gestaltung der Datenstrategie und des Plattformfahrplans — Forschung neuer Technologien, Bewertung von Abwägungen und Einführung von Tools und Frameworks, während sich die Plattform weiterentwickelt.
- Einrichtung von Beobachtbarkeit über die Plattform — robuste Überwachung und Telemetrie, damit Teams den Systemzustand verstehen und schnell Probleme beheben können.
- Partnerschaft mit Produkt, Compliance und Sicherheit in Bezug auf Daten-Governance, um Benutzerbedürfnisse mit regulatorischen Anforderungen in Einklang zu bringen.
- Teilnahme an einer Bereitschaftsrotation zur Unterstützung der Produktionsdatensysteme.
Senior Data Platform Engineer Arbeitgeber: Wrapbook
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und Innovation setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten, flexiblen Arbeitszeiten und der Integration modernster Technologien wie KI, um ihre Effizienz zu steigern. Durch unsere vollständig remote Arbeitsweise ermöglichen wir es Ihnen, in einem kreativen Umfeld zu arbeiten, das auf die speziellen Anforderungen der Unterhaltungsbranche zugeschnitten ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Platform 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 Wrapbook 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 Platform 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 Platform Engineer bei Wrapbook gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wrapbook 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 Wrapbook entscheidend sein!
