Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines für smarte Preisstrategien.
- Arbeitgeber: Schnell wachsendes Travel-Tech-Scale-up mit internationalem Team.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Reisevorteile und flexible Arbeitszeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an Produkten, die Millionen nutzen und erziele sichtbare Ergebnisse.
- Gewünschte Qualifikationen: 4+ Jahre Erfahrung in Software Engineering oder Data Engineering.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Standort: München, hybrid
Über das Unternehmen: Unser Kunde ist eines der am schnellsten wachsenden Reise-Tech-Scale-ups in Europa, das Millionen von Gästen mit Ferienhäusern auf der ganzen Welt verbindet. Mit einem Team von über 700 Personen aus mehr als 60 Ländern bewegen sie sich schnell, denken groß und entwickeln Technologien, die wirklich wichtig sind. Daten stehen im Mittelpunkt von allem, was sie tun.
Das Team: Sie werden unserem neu gegründeten Team für dynamische Preisgestaltung und Revenue Management beitreten, das zusammen mit einem Data Scientist und einem Data Analyst arbeitet. Ihre gemeinsame Mission: Gastgeber dabei zu helfen, die Belegung und Einnahmen durch intelligente, datengestützte Preisstrategien zu verbessern. Ein funktionsübergreifendes Setup, moderne Werkzeuge und Teamkollegen, die sich um Einfluss und gemeinsames Lernen kümmern.
Der Tech-Stack:
- Datenpipelines: Airflow + dbt-core, unterstützt von Python
- Speicherung & Abfrage: S3, Redshift, Athena, DuckDB
- ML & Modellbereitstellung: MLflow, SageMaker, Bereitstellungs-APIs
- Cloud & DevOps: Terraform, Docker, Jenkins, AWS EKS (Kubernetes)
- Überwachung: ELK, Grafana, Looker, OpsGenie
- Datenaufnahme: Kafka, Airbyte, Fivetran
- KI-Werkzeuge: Claude, Copilot, Codex
Was Sie tun werden:
- Unterstützung bei der Modellbereitstellung und -bedienung, Hilfe bei der Einführung von Preis- und Nachfrage-Modellen in die Produktion, Aufbau und Wartung von APIs und Infrastruktur zur Bereitstellung
- Aufbau und Betrieb von Produktionspipelines, Sicherstellung, dass Datenflüsse zuverlässig vom Ursprung zum Modell und zur Ausgabe mit ordnungsgemäßer Überwachung und Alarmierung fließen
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und Engineering-Teams, um Prototypen in produktionsbereite Lösungen umzuwandeln
- Verantwortung für Infrastruktur und Werkzeuge, Einrichtung und Wartung von Umgebungen, CI/CD-Pipelines und der Infrastruktur, auf die das Team angewiesen ist
- Sicherstellung operativer Exzellenz durch Überwachung, automatisierte Tests und Beobachtbarkeit über Produktionssysteme hinweg
- Migration und Produktionsumsetzung von POCs: Umwandlung experimenteller Codes in robuste, wartbare Python-Anwendungen
- Wahrung der Datenqualität, Konsistenz und Dokumentation über Kennzahlen und Datensätze im Revenue Management
Was Sie mitbringen:
- 4+ Jahre Erfahrung in Software Engineering, Data Engineering, DevOps oder MLOps
- Starke Python-Kenntnisse: Sie schreiben sauberen, produktionsreifen Code
- Praktische Erfahrung mit CI/CD, Docker und Infrastructure-as-Code (Terraform oder ähnlich)
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (AWS bevorzugt) und Bereitstellung von Diensten in der Produktion
- Erfahrung oder Interesse an der Bereitstellung von ML-Modellen (MLflow, SageMaker oder ähnlich) ist ein großer Vorteil
- Neugier auf modernste LLM-Tools und Agenten zur Steigerung der Produktivität
- Eine proaktive, besitzergreifende Denkweise: Sie erkennen Probleme und treiben Lösungen voran
Was Sie erwartet:
- Einfluss: Arbeiten Sie an Produkten, die von Millionen genutzt werden, wo Daten Entscheidungen lenken und Ihre Beiträge sichtbar sind
- Wachstum: Eine Kultur, die auf Neugier und Feedback basiert, mit persönlichen Lernbudgets und einem starken KI-Fokus
- Tolle Menschen: Intelligente, internationale Kollegen, die sich gegenseitig herausfordern und unterstützen
- Technisches Umfeld: Scale-up-Tempo mit einem bewährten Geschäftsmodell; Sie bauen, testen und iterieren kontinuierlich
- Flexibilität: Hybrides Setup (50% im Büro), plus bis zu 8 Wochen/Jahr von anderen Standorten aus arbeiten
- Vorteile: Reisevergünstigungen, Fitnessstudio-Rabatte und regelmäßige Teamevents in fast 30 Büros
Senior DataOps Engineer / Software Engineer Arbeitgeber: Zero to One Search | Recruitment Agency
Kontaktperson:
Zero to One Search | Recruitment Agency HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior DataOps Engineer / Software Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur auf die Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Verbindungen suchen, die uns helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Recruiter in Kontakt zu treten. Frag nach mehr Informationen oder teile deine Ideen, wie du zur Rolle beitragen kannst. Das zeigt Initiative und Interesse!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Job gefordert werden, wie Python, Docker und AWS. Lass uns sicherstellen, dass wir bereit sind, unser Wissen in technischen Gesprächen unter Beweis zu stellen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.
✨Bewirb dich über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und zeigst, dass du wirklich an der Position interessiert bist. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt machen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior DataOps Engineer / Software Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und lass deine Leidenschaft für DataOps und Software Engineering durchscheinen. Das macht deine Bewerbung authentisch und ansprechend.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du mit Technologien wie Python, Docker oder AWS gearbeitet hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Zeige deine Neugier: Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Grundlagen beherrscht, sondern auch Interesse an neuen Technologien hat. Erwähne, wie du dich über aktuelle Trends in der DataOps-Welt informierst oder welche Tools du gerne ausprobieren würdest.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zeitnah prüfen können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zero to One Search | Recruitment Agency vorbereitest
✨Verstehe die Tech-Stack
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Jobprofil erwähnt werden, wie Python, Docker und AWS. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Begriffe kennst, sondern auch praktische Erfahrungen damit hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du Datenpipelines aufgebaut oder ML-Modelle implementiert hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige Teamgeist
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in cross-funktionalen Teams zu sprechen. Betone, wie du mit Data Scientists und Analysten zusammengearbeitet hast, um Lösungen zu entwickeln und Probleme zu lösen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Teamdynamik und die Lernkultur des Unternehmens zu erfahren. Fragen wie 'Wie fördert das Unternehmen das Lernen und die Entwicklung?' zeigen dein Interesse an einer langfristigen Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum.