Python Data Engineers einstellen
Schreib eine Data-Engineer-Stelle mit deinem Pipeline-Stack aus (Airflow, dbt, Spark, Kafka, pandas), und Bewerber kommen danach sortiert an, wie gut sie dazu passen.
Warum Data Engineers über PyHires einstellen
Ein eigener Stellentyp
- Data Engineer ist ein eigener Stellentyp, getrennt von Data Scientist und ML Engineer.
- Kandidaten wählen die Stellentypen, die sie wollen, und das ist Teil des Abgleichs.
Warum das wichtig ist
Data Engineering, Data Science und ML werden in Jobtiteln oft vermischt. Der Stellentyp hält sie auseinander.
Abgleich mit deinem Pipeline-Stack
- Apache Airflow, dbt, Apache Spark, Apache Kafka und pandas sind Skills, die du verlangen kannst.
- Markiere jeden als Pflicht oder Nice-to-have.
Warum das wichtig ist
Pipelines hängen stark an Tools. Wer deinen Orchestrator schon betreibt, braucht viel weniger Einarbeitung.
Sortiert und filterbar
- Jeder Bewerber wird danach sortiert, wie gut er zu deiner Stelle passt.
- Filtere auf diejenigen, die alle deine Pflicht-Skills mitbringen.
Warum das wichtig ist
Fang mit den Engineers an, die deine Tools kennen, statt nach Datum zu sortieren.
Remote, mit der Überschneidung, die du brauchst
- Jede Stelle ist remote und offen für die Regionen, die du wählst.
- Gib eine Referenz-Zeitzone und die Stunden Überschneidung an, die das Team braucht.
Warum das wichtig ist
Wenn ein nächtlicher Job fehlschlägt, zählt, wer wach ist. Die Überschneidung steht vom ersten Tag an im Angebot.
So funktioniert's
Eine Data-Engineer-Stelle ausschreiben
Mit den Orchestrierungs-, Transformations- und Streaming-Tools, die du nutzt.
Das Wesentliche festlegen
Pflicht-Skills, Seniorität, Gehaltsspanne und Einstellungsregionen.
Sortierte Bewerbungen prüfen
Die besten Treffer zuerst, filterbar nach Pflicht-Skills.
Einfache Festpreise
Schreib eine einzelne Stelle aus oder wähle einen Monatsplan. Keine Gebühr pro Bewerber, die Mehrwertsteuer wird an der Kasse berechnet, und du kannst jederzeit kündigen.
Preise ansehenFragen
Noch etwas? Schreib uns.
Kann ich auch Data Scientists oder ML Engineers einstellen?
Ja. Data Scientist, ML Engineer und MLOps Engineer sind eigene Stellentypen.
Kann ich ein bestimmtes Tool wie dbt oder Airflow verlangen?
Ja. Jedes Tool ist ein Skill, den du als Pflicht oder Nice-to-have markieren kannst.
Kann die Stelle freiberuflich sein?
Ja. Angebote können Vollzeit, Teilzeit, freiberuflich oder auf Vertragsbasis sein.
Gibt es eine kostenlose Testphase?
Ja. Starter enthält eine 14-tägige kostenlose Testphase, einmal pro Unternehmen. Kündigst du vor dem Ende, zahlst du nichts. Business und Single Job haben keine Testphase.
Schreib deine Python-Stelle noch heute aus.
Dein Unternehmen ist in wenigen Minuten eingerichtet. Starter enthält eine 14-tägige kostenlose Testphase.