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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines und -infrastrukturen für große Datenmengen.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines innovativen Unternehmens, das sich auf Datenlösungen spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Corporate Events warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Informatik oder Ingenieurwesen, Erfahrung mit SQL und Python erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrung im Finanzsektor ist von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Deine Mission
Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer, der unser Team verstärkt. In dieser Rolle bist du verantwortlich für die Entwicklung und Optimierung unserer Datenpipelines und -infrastrukturen. Du wirst die Qualität unserer Datenarchitektur kontinuierlich verbessern, indem du dein technisches Know-how und dein Auge fürs Detail einsetzt. Ein tiefgehendes Verständnis in SQL, Python und Big Data-Technologien (z. B. BigQuery, Hadoop, Spark, Kafka) wird vorausgesetzt. Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen wie GCP oder AWS, sowie Kenntnisse in ETL-Prozessen und Datenbank-Management-Systemen sind von Vorteil. Deine Fähigkeit, eigenständig zu arbeiten, Teamgeist zu zeigen und in einem dynamischen Umfeld auf dem neuesten Stand zu bleiben, ist entscheidend.
Verantwortlichkeiten
- Entwurf und Implementierung von Datenpipelines: Entwurf und Implementierung effizienter und skalierbarer Datenpipelines, die große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, verarbeiten und speichern.
- Entwicklung und Wartung von Dateninfrastrukturen: Entwicklung und Wartung von Dateninfrastrukturen wie Data Warehouses, Data Lakes und Datenbanken zur Unterstützung von Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse.
- Sicherstellung von Datenqualität und -integrität: Sicherstellung der Datenqualität und -integrität durch die Implementierung von Datenvalidierungs- und Bereinigungsprozessen, Überwachung der Datenkorrektheit und -vollständigkeit sowie Behebung von Datenqualitätsproblemen.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams: Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, wie Datenwissenschaftlern, Analysten und Produktmanagern, um deren Datenanforderungen zu verstehen und Datenlösungen bereitzustellen, die ihren Anforderungen entsprechen.
- Optimierung der Datenleistung: Optimierung der Datenleistung durch das Abstimmen von Datenbankabfragen, das Entwerfen von Datenmodellen und die Implementierung von Indexierungs- und Partitionierungstechniken.
- Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen: Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten, wie etwa die Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung sowie die Verwaltung von Benutzerzugriff und Authentifizierung.
- Auf dem Laufenden bleiben mit neuen Technologien: Auf dem Laufenden bleiben mit neuen Technologien und Branchentrends im Bereich Data Engineering, wie Cloud-Computing, Big Data und maschinelles Lernen, um Chancen für Innovation und Verbesserung zu erkennen.
Functional Fit
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung mit Cloud-Computing (AWS, GCP).
- Fundierte Kenntnisse in Python und SQL.
- Erfahrung mit Containern (Docker, Kubernetes).
- Erfahrung im Aufbau und der Erweiterung von Data Warehouses, Data Lakes und Transformationspipelines.
- Erfahrung im Finanzsektor ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Senior Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Smartbroker
Kontaktperson:
Smartbroker HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Engineers und Fachleuten in der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Bleib auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data Engineering, insbesondere über Big Data-Technologien und Cloud-Plattformen. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern hilft dir auch, in Vorstellungsgesprächen relevante Gesprächsthemen anzusprechen.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen und Szenarien, die in technischen Interviews für Data Engineers gestellt werden. Das kann das Lösen von SQL-Abfragen oder das Entwerfen von Datenpipelines umfassen. Je besser du vorbereitet bist, desto selbstbewusster wirst du auftreten.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, sei es beruflich oder privat, präsentiere diese in deinem Portfolio. Dies gibt den Interviewern einen Einblick in deine praktischen Fähigkeiten und zeigt, dass du in der Lage bist, komplexe Probleme zu lösen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in SQL, Python und Big Data-Technologien hervor. Nenne spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zum Team beitragen kannst. Gehe auf deine Erfahrungen mit Cloud-Datenplattformen und ETL-Prozessen ein.
Prüfe deine Unterlagen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf und alle anderen Dokumente aktuell und fehlerfrei sind. Achte darauf, dass sie klar strukturiert sind und deine wichtigsten Erfolge und Qualifikationen hervorheben.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Smartbroker vorbereitest
✨Technisches Know-how demonstrieren
Bereite dich darauf vor, dein Wissen über SQL, Python und Big Data-Technologien wie Hadoop oder Spark zu zeigen. Sei bereit, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Datenpipelines im Detail erklären
Erkläre während des Interviews, wie du Datenpipelines entworfen und implementiert hast. Gehe auf die Herausforderungen ein, die du dabei überwunden hast, und welche Techniken du verwendet hast, um die Effizienz zu steigern.
✨Teamarbeit betonen
Hebe deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams hervor. Zeige, wie du mit Datenwissenschaftlern und Analysten zusammengearbeitet hast, um deren Anforderungen zu verstehen und passende Lösungen zu entwickeln.
✨Aktualität und Lernbereitschaft zeigen
Sprich darüber, wie du dich über neue Technologien und Trends im Bereich Data Engineering informierst. Nenne spezifische Ressourcen oder Communities, die du nutzt, um dein Wissen aktuell zu halten und Innovationen zu fördern.
