Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Analytiklösungen und integriere Daten aus verschiedenen ERP-Systemen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit einem empathischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, individuelle Entwicklungsmöglichkeiten und zusätzliche Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Agile Arbeitsweise in einem dynamischen Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Nutze KI-gestützte Workflows und gestalte datengetriebene Produkte mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Fullstack-Entwicklung, Datenengineering und analytischen Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir bauen eine moderne Analytics- und Business Intelligence-Lösung für Kunden in der Zeitarbeitsbranche, die operative Daten aus mehreren ERP-Systemen über Länder hinweg in zuverlässige, kundenorientierte Einblicke, analytische Workflows und wiederverwendbare Datenprodukte integriert. Dies ist keine traditionelle Datenanalysten- oder klassische BI-Entwicklerrolle. Wir suchen einen produktorientierten Fullstack-Engineer mit starkem Datenfokus: jemanden, der von unordentlichen ERP-Daten und produktdefinierten KPIs zu validierten Datensätzen, Pipelines, APIs, internen Tools und Dashboards wechseln kann, wo es nötig ist. KI- und LLM-Tools sind zentral für unsere Arbeitsweise. Wir erwarten jemanden, der KI-native Workflows nutzt, um schneller zu erkunden, parallel zu bauen, Annahmen zu validieren und qualitativ hochwertige Produktionslösungen zu liefern.
Was wir suchen
- Ein Fullstack-Engineer mit starkem Datenfokus.
- Fähigkeit, mehrdeutige Probleme in funktionierende Software umzuwandeln.
- Nutzung von KI als Standardentwicklungsworkflow.
- Interesse an Korrektheit und Wartbarkeit.
- Verständnis für Datenrandfälle und Auswahl einfacher, robuster Lösungen.
- Eigenverantwortung vom Erforschen bis zur Produktion.
- Schnelles Arbeiten bei gleichzeitiger aggressiver Verifizierung.
Verantwortlichkeiten
- Fullstack Produktentwicklung: Backend-Services, APIs, interne Tools, leichte UI/Admin-Bildschirme, Automatisierung, Job-Runners, Integrationen und kundenspezifische Konfigurationen rund um die Daten erstellen.
- Datenpipeline & Modellierung: ERP-, API-, SQL-, Datei- und Cloud-Daten erfassen, validieren, transformieren und dokumentieren; produktdefinierte KPIs auf verfügbare Quellen abbilden und Lücken oder Inkonsistenzen identifizieren.
- Kuratiertes Datenprodukt: Validierte, analysierbare Datensätze mit konsistenten Schemata, reproduzierbaren Transformationen und klaren Bezeichnungen für Berichterstattung, APIs, Produktmerkmale und kundenorientierte Analysen erstellen.
- Cloud- & Produktionsverantwortung: Zuverlässige Cloud-Lösungen, vorzugsweise AWS, bereitstellen und betreiben, einschließlich Überwachung, Warnungen, Fehlerbehandlung, Leistung, Kosten und betrieblicher Zuverlässigkeit.
Ihr Profil
- KI-native Entwicklung: Praktische Erfahrung mit Claude Code, Codex und agentenbasierten Workflows; GitHub Copilot-ähnliche Autovervollständigung allein reicht nicht aus.
- Vertraut mit Worktrees, Subagenten, MCP, strukturierten Eingabeaufforderungen, Harness Engineering, Parallelisierung und Validierung von KI-generiertem Code und Analysen in Produktionsqualität.
- Software Engineering: Starke Fullstack-/Backend-Erfahrung, idealerweise mit Python und/oder TypeScript.
- Fähigkeit, produktionsreife Services, APIs, Skripte, Tools, Automatisierung und saubere Schnittstellen zu erstellen; sicher im Umgang mit Versionskontrolle, Überprüfung, Debugging, Testing und bestehenden Systemen.
- Datenengineering & Analytik: Starke SQL-, Datenmodellierungs-, analytische Schemata, Transformationen und nachgelagerte Datennutzung.
- Fähigkeit, produktdefinierte KPIs in Datensätze und Metriken zu übersetzen und unordentliche Betriebsdaten, Randfälle, Systembeschränkungen und kundenspezifische Unterschiede zu validieren.
- Cloud & Infrastruktur: Praktische Erfahrung mit AWS oder ähnlichen Cloud-Umgebungen, einschließlich Speicher, Datenbanken, Warteschlangen, Containern, serverlosen/geplanten Prozessen, SDKs und APIs.
- Verständnis für Bereitstellung, Geheimnisse, Netzwerke, Berechtigungen, Laufzeitkonfiguration, Skalierbarkeit, Leistung, Kosten und betriebliche Kompromisse.
Gute Passform
Sie könnten gut passen, wenn Sie ein Fullstack-/Backend-Engineer mit starkem Daten- oder Analyseerfahrung sind, ein Python/TypeScript-Engineer, der Datenprodukte und Automatisierung mag, ein Analytics/Daten-Engineer mit echtem Software-Engineering-Hintergrund, ein technischer Gründer/Bauer oder ein KI-nativer Engineer, der täglich LLMs und Agenten für Produktionsarbeiten verwendet.
Keine gute Passform
Diese Rolle ist wahrscheinlich nicht die richtige Passform, wenn Sie hauptsächlich ein Dashboard-Only BI-Analyst, klassischer Berichtsbauer, reiner Data Warehouse Engineer sind, der auf vordefinierte Tickets wartet, Notebook-Only-Analyst ohne Produktionserfahrung, Engineer ohne Interesse an Datenmodellierung, jemand, der Mehrdeutigkeit vermeidet oder jemand, der KI-generierte Ausgaben nicht aktiv nutzt und rigoros validiert.
Ihre Vorteile
- Zusammenarbeit in einem empathischen, wertschätzenden Team mit Raum für Ideen und Eigenverantwortung, individuellen Entwicklungsmöglichkeiten, strukturiertem Onboarding und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Flexible Arbeitsmodelle einschließlich hybrider Arbeit, Homeoffice und mobilem Arbeiten.
- Eine moderne technische Umgebung und agile Arbeitsweisen.
- Zusätzliche Vorteile wie Altersvorsorge, Gesundheitsangebote und Mitarbeiterrabatte.
Ich freue mich auf Ihre Bewerbung.
Senior AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) – Data & Analytics Arbeitgeber: Zvoove Akademie
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem empathischen und wertschätzenden Team zu arbeiten, das Raum für Ihre Ideen und Eigenverantwortung lässt. Unsere flexiblen Arbeitsmodelle, einschließlich hybrider Arbeitsmöglichkeiten und Homeoffice, sowie ein modernes technisches Umfeld fördern Ihre individuelle Entwicklung und Zusammenarbeit über Fachgrenzen hinweg. Darüber hinaus profitieren Sie von zusätzlichen Vorteilen wie Altersvorsorge, Gesundheitsangeboten und Mitarbeiterrabatten, die Ihre Work-Life-Balance unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) – Data & Analytics erhalten könnten
✨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 Zvoove Akademie 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 AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) – Data & Analytics 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 AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) – Data & Analytics bei Zvoove Akademie gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zvoove Akademie 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 Zvoove Akademie entscheidend sein!
