Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Algorithmen für Preisgestaltung, Prognosen und Optimierung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenverarbeitung mit einem Fokus auf Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und technischem Leadership.
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten in Python und Spark, um echte Lösungen zu schaffen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Algorithmen und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Standort: UK (O/IR35) / Belgien / Niederlande / Deutschland (B2B)
Arbeitsmodell: Remote
Start: ASAP
Dies ist keine ML / Data Science / GenAI-Rolle.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen, erstellen und bereitstellen von Algorithmen/Datenmodellen zur Unterstützung von Preisgestaltung, Prognose und Optimierung in der Produktion.
- Entwickeln und optimieren von verteilten Spark / PySpark-Batch-Pipelines für die Verarbeitung großer Datenmengen.
- Schreiben von produktionsreifen Python-Workflows, die komplexe, erklärbare Geschäftslogik implementieren.
- Arbeiten mit Databricks für Jobausführung, Orchestrierung und Optimierung.
- Verbessern der Pipeline-Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz bei hochvolumigen Workloads.
- Zusammenarbeiten mit Ingenieuren und Fachspezialisten, um Anforderungen in skalierbare Lösungen zu übersetzen.
- Bereitstellen von Senior-Level-Eigentum durch technische Führung, Mentoring und Best-Practice-Beratung.
Erforderliche Schlüsselqualifikationen:
- Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung von Produktionsalgorithmen/Datenmodellen (Prognose, Preisgestaltung, Optimierung oder ähnlich).
- Starke Python-Kenntnisse und moderne Datenstapel-Exposition (SQL, Pandas/NumPy + PySpark; Dask/Polars/DuckDB von Vorteil).
- Erstellen, Planen und Optimieren von Spark/PySpark-Pipelines in Databricks (Jobs/Workflows, Leistungsoptimierung, Produktionsbereitstellung).
- Praktische Erfahrung mit verteilten Systemen und skalierbarer Datenverarbeitung (Spark erforderlich).
- Erfahrung im Umgang mit großangelegten/hochfrequenten Datensätzen (IoT/Telemetrie, Smart Meter, Wetter, Zeitreihen).
- Klare Kommunikation, um Designentscheidungen zu beeinflussen, Stakeholder auszurichten und autonom zu arbeiten.
Wünschenswert:
- Erfahrung im Energiesektor/Versorgungsunternehmen.
- Cloud-Eigentumserfahrung (AWS bevorzugt, Azure ebenfalls relevant).
- Erfahrung in der Definition von Microservices/modularen Komponenten zur Unterstützung von Datenprodukten.
Senior Algorithm Engineer (Python/Spark–Distributed Processing) Arbeitgeber: Xcede
Als Senior Algorithm Engineer in unserem dynamischen Team bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich der Datenverarbeitung zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch flexible Arbeitsmodelle und Remote-Arbeit eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Zudem unterstützen wir Ihre berufliche Weiterentwicklung durch gezielte Schulungen und Mentoring-Programme, um sicherzustellen, dass Sie in Ihrer Karriere wachsen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Algorithm Engineer (Python/Spark–Distributed Processing) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Events oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst.
✨Zeig deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile sie auf GitHub oder in deinem Portfolio! Das zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern gibt potenziellen Arbeitgebern auch einen Einblick in deinen Arbeitsstil.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen für Algorithmus-Engineers vertraut. Lass uns gemeinsam Übungsfragen durchgehen, damit du selbstbewusst in dein Interview gehen kannst!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir haben viele spannende Stellenangebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Lass uns sicherstellen, dass du die besten Chancen hast, indem du dich direkt über unsere Plattform bewirbst!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Algorithm Engineer (Python/Spark–Distributed Processing) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und wie sie zu der Rolle passen, die du anstrebst.
Sei konkret!:Gib uns konkrete Beispiele für deine bisherigen Projekte und Erfolge. Wenn du über deine Erfahrungen mit Python oder Spark sprichst, nenn spezifische Herausforderungen, die du gemeistert hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreib- und Grammatikfehler können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden Korrektur lesen, bevor du es abschickst!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie direkt bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Xcede vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und notiere dir, welche Fähigkeiten und Erfahrungen besonders betont werden. So kannst du gezielt auf diese Punkte eingehen und zeigen, dass du die richtige Person für die Rolle bist.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten in Python, Spark und der Entwicklung von Algorithmen demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Optimierung von Prozessen beigetragen hast.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du dein technisches Wissen über verteilte Systeme und Datenverarbeitung auffrischst. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und eventuell auch praktische Aufgaben zu lösen, die deine Fähigkeiten in der Arbeit mit Databricks und Spark testen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Rolle auch technische Führung und Zusammenarbeit erfordert, solltest du darauf achten, klar und präzise zu kommunizieren. Übe, wie du komplexe technische Konzepte einfach erklären kannst, um sicherzustellen, dass alle Stakeholder verstehen, was du tust und warum es wichtig ist.
