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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und arbeite an spannenden Machine-Learning-Anwendungen.
- Arbeitgeber: Öffentlicher Dienst mit stabilen Arbeitsverhältnissen und tollen Benefits.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, betriebliche Altersvorsorge und ein vergünstigtes Jobticket.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder vergleichbare Ausbildung erforderlich.
- Andere Informationen: Strukturierte Einarbeitung und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 72000 € pro Jahr.
Unbefristetes Arbeitsverhältnis im öffentlichen Dienst
- Betriebliche Altersvorsorge (VBL)
- Vergünstigtes Jobticket
- Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice
- Strukturierte Einarbeitung und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
Verantwortung für die Data-Science-Anwendungen:
- Entwicklung skalierbarer und robuster Datenpipelines zur Sicherstellung von Datenintegrität und -effizienz im Kontext von Machine-Learning-Anwendungen
- Entwicklung von Python-Anwendungen für Datenimport, ereignisauslösende Prozesse und die Optimierung von ML Ops- und DevOps-Prozessen
- Enge Zusammenarbeit mit den Product Ownern und IT-Spezialisten zur Gewährung reibungsloser Prozesse und zuverlässiger Resultate
Abgeschlossenes Studium (FH, Bachelor) der Fachrichtung Informationstechnik, Informatik bzw. in einem vergleichbaren Studiengang oder eine abgeschlossene Ausbildung zum Fachinformatiker (m/w/d) oder eine vergleichbare Ausbildung.
Fundiertes Wissen zur Steuerung von hoch komplexen und unternehmenskritischen IT-Projekten (Systems Engineering).
Berufserfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanksystemen (v.a. Oracle), verteilten Datenmanagementsystemen (z.B. Hadoop), Cloud-Plattformen und Containertechnologien (z.B. Kubernetes).
Sehr gute Kenntnisse von gängigen Datenbanksprache (insb. SQL), APIs (insb. REST) sowie ihrer Anbindung an Machine-Learning-Pipelines (insb. Python).
Data Engineer (ab sofort) Arbeitgeber: Deutsche Rentenversicherung Schwaben
Kontaktperson:
Deutsche Rentenversicherung Schwaben HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (ab sofort)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Engineers und Fachleuten aus der IT-Branche zu vernetzen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen, die sich auf Data Engineering und Machine Learning konzentrieren. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Einblicke, sondern auch die Möglichkeit, direkt mit Unternehmen und Recruitern in Kontakt zu treten.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Fähigkeiten durch praktische Projekte! Erstelle ein Portfolio mit eigenen Projekten, die deine Kenntnisse in Python, SQL und Datenpipelines demonstrieren. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Fähigkeiten zu belegen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf technische Interviews vor. Übe häufige Fragen zu Datenbanken, Cloud-Technologien und Machine Learning. Es kann auch hilfreich sein, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (ab sofort)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Qualifikationen heraus: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine relevanten Erfahrungen im Bereich Data Engineering, insbesondere deine Kenntnisse in Python, SQL und den Umgang mit relationalen Datenbanksystemen. Zeige auf, wie du in der Vergangenheit komplexe IT-Projekte erfolgreich gesteuert hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Stelle als Data Engineer interessierst. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und zur Optimierung von ML Ops- und DevOps-Prozessen beitragen können.
Anpassung an die Unternehmenskultur: Informiere dich über die Unternehmenskultur des öffentlichen Dienstes und betone in deiner Bewerbung, wie du zu einem positiven Arbeitsumfeld beitragen kannst. Flexibilität und Teamarbeit sind hier besonders wichtig.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Ein fehlerfreies Anschreiben hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Rentenversicherung Schwaben vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Stelle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Data Engineer-Profils vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in Bezug auf Datenpipelines, Machine Learning und Datenbankmanagement passen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Python-Anwendungen und im Umgang mit relationalen Datenbanksystemen zeigen. Dies hilft, deine Kompetenz zu untermauern.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da enge Zusammenarbeit mit Product Ownern und IT-Spezialisten gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Gewährleistung reibungsloser Prozesse beigetragen hast.
✨Frage nach Weiterbildungsmöglichkeiten
Da das Unternehmen umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten bietet, zeige dein Interesse an persönlicher und beruflicher Weiterentwicklung. Frage gezielt nach den angebotenen Schulungen und Programmen, um dein Engagement zu demonstrieren.
