Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle komplexe Datensysteme und optimiere Datenpipelines für Echtzeit-Streaming.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenengineering und KI-Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer Kultur der Offenheit und des Feedbacks.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Dateninfrastruktur und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung, davon 5 Jahre im Bereich Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Entwicklung und Umsetzung der Architektur komplexer Datensysteme, die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und langfristige Wartbarkeit priorisieren.
Entwurf und Optimierung von produktionsreifen Datenpipelines mit einem Schwerpunkt auf Hochdurchsatz und Echtzeit-Streaming.
Durchführung von Spezifikationsgetriebenem Entwickeln (SDD) unter Verwendung von OpenSpec oder GitHub Spec Kit zur Erstellung strenger Ingenieurverträge, die eine vorhersehbare, qualitativ hochwertige KI-Codegenerierung gewährleisten.
Orchestrierung agentischer KI-Workflows mit Claude Code und dem Model Context Protocol (MCP), um unsere Dateninfrastruktur schnell zu erstellen, umzustrukturieren und zu skalieren.
Übernahme der vollständigen Verantwortung und des Eigentums an Systemkomponenten, selbstständiges Arbeiten zur Lösung tiefgreifender technischer Herausforderungen.
Implementierung rigoroser Test- und Überwachungsrahmen, um die Integrität kritischer Daten sicherzustellen.
Mentoring von Junior Engineers und Förderung einer Kultur technischer Exzellenz durch offenes Feedback und architektonische Überprüfungen.
Anforderungen:
- Über 10 Jahre Berufserfahrung, davon über 5 Jahre speziell im Bereich Data Engineering.
- Tiefe technische Expertise mit Kafka (einschließlich Produzenten, Konsumenten und Stream Processing) zum Aufbau skalierbarer Echtzeitarchitekturen.
- Starke Erfahrung mit OLAP-Datenbanken (Expertise in Clickhouse ist sehr bevorzugt).
- Gute Kenntnisse in Python und SQL für komplexe Datenmanipulation, Optimierung und Systemaufbau.
- Bereitschaft, hochgradig agentische KI-unterstützte Entwicklung zu akzeptieren, insbesondere unter Verwendung von Claude Code, um autonom durch Codebasen zu navigieren, mehrstufige Ingenieuraufgaben auszuführen und Entwicklungszyklen zu beschleunigen, während die hohe Codequalität gewahrt bleibt.
- Starke praktische Erfahrung mit Docker, Kubernetes und automatisierten CI/CD-Pipelines.
- Signifikante Erfahrung mit Open-Source-Tools und -Technologien innerhalb des modernen Datenstacks.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und der Wunsch, in einem Umfeld zu arbeiten, das auf Transparenz und Feedback basiert.
Senior Data Engineer (f/m/d) 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 Senior Data Engineer (f/m/d) 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 Senior Data Engineer (f/m/d) 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 Senior Data Engineer (f/m/d) 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!
