Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite den Aufbau unserer Echtzeit-Datenplattform und entwickle intuitive Datenmodelle.
- Unternehmen: Wachsendes Tech-Startup mit innovativem Ansatz im Datenengineering.
- Vorteile: Echte Mitbestimmung, modernes Tech-Stack und Unterstützung durch erfahrene Investoren.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit viel Raum für persönliche und berufliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Architektur unserer Datenprodukte und beeinflusse große Unternehmen direkt.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Sie werden Teil unseres Datenteams und leiten den Aufbau von Platos Echtzeit-Datenplattform, dem Data Warehouse und der Infrastruktur hinter unserer Suite von Datenprodukten. Sie arbeiten eng mit Data Science, Produkt, Design und Engineering zusammen, um die Datenbasis zu schaffen, die kundenorientierte Analysen und ML-Modelle antreibt.
Was Sie tatsächlich tun werden:
- Durchführung des Datenmodells, das Echtzeit-, kundenorientierte Analysen und die Datenprodukte in unserer App unterstützt
- Entwurf flexibler Schemata, die Daten aus vielen verschiedenen Quellen aufnehmen können
- Zusammenarbeit mit Datenverbrauchern bei Plato, um Nutzungsmuster zu verstehen und intuitive Datenmodelle zu entwerfen
- Schreiben und Bereitstellen von leistungsstarken Transformationen innerhalb unseres Data Warehouses
- Verantwortung für und Konfiguration unserer Datenplattform (Databricks), enge Zusammenarbeit mit Produkt und Engineering, um Datenprodukte zu liefern, die das Team tatsächlich nutzt
Must-haves:
- 3+ Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering, einschließlich des Aufbaus und der Verwaltung von ETLs/ELTs von Anfang bis Ende
- Praktische Erfahrung mit SQL, Data Warehouses (z.B. Databricks oder Snowflake) und Datentransformations-Workflows (z.B. dbt)
- Solide Kenntnisse sowohl in Software-Engineering-Praktiken als auch in Prinzipien des Data Engineering
- Ein starkes analytisches Hintergrundwissen - sicher im Vorbereiten von Aggregaten im Geschäftskontext und im Durchdenken der Logik von Stakeholdern
- Eine experimentelle, schnell starten und iterieren Denkweise, die wirklich interessiert, wie Data Engineering kundenorientierte Analysen antreibt
Nice-to-haves:
- Erfahrung in einem schnell wachsenden Tech-Startup
- Vertrautheit mit unserem Stack: Python, PySpark, Terraform, AWS, Databricks, dbt, StarRocks
Warum wir?
Sie werden Teil von Platos Datenteam mit echtem Einfluss darauf, wie sich unsere Datenplattform, unser Warehouse und unsere Infrastruktur entwickeln - vieles davon wird noch aufgebaut, sodass es echten Spielraum gibt, die Architektur zu gestalten, anstatt sie nur zu warten. Ihre Arbeit wird direkt die Prognosen und Empfehlungen unterstützen, auf die C-Level-Führungskräfte einiger der größten Großhandels- und Vertriebsunternehmen angewiesen sind, um eine Branche im Wert von 48 Billionen Dollar zu betreiben. Sie werden mit einem modernen Stack (Databricks, dbt, Terraform) bauen und die volle Verantwortung dafür übernehmen, wie er aufgebaut wird, unterstützt von Investoren und Beratern, die Unternehmen wie Miro, Celonis und Personio beim Wachstum geholfen haben.
Data Engineer in Berlin Arbeitgeber: Y-Axis
Talan ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen Unternehmenskultur fördert Talan die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch. Die Möglichkeit, an spannenden internationalen Projekten zu arbeiten und sich in einem zukunftsorientierten Bereich wie der Cybersicherheit zu engagieren, macht Talan zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer in Berlin 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 Y-Axis 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 Engineer in Berlin 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 Engineer bei Y-Axis gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Y-Axis 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 Y-Axis entscheidend sein!
