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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze bei der Konfiguration und Nutzung von AWS Services und entwickle Datenpipelines.
- Arbeitgeber: Westhouse ist ein führendes internationales Recruitment Unternehmen für IT-Experten.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit möglich, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und arbeite an zukunftsweisenden Datenlösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering und mit AWS, Spark, Scala und Python.
- Andere Informationen: Erfahrung im Energiesektor oder Logistik ist von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Westhouse ist eines der führenden internationalen Recruitment Unternehmen für die Vermittlung von hochqualifizierten Fachexperten in Bereichen wie IT Life Cycle, SAP, Engineering, Kaufmännischem und Fachberatung. Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine / n Data Intelligence Engineer Expert im AWS Umfeld (m / w / d) - Remote & Frankfurt am Main.
Ihre Aufgaben:
- Methodische Unterstützung des Auftraggebers im angeforderten Aufgabenbereich
- Konfiguration und Nutzung von AWS Services
- Analyse von Problemstellungen im genannten Kontext sowie Erarbeiten und Bewerten von Handlungsoptionen zur Lösung der Problemstellungen gemäß Best Practices des Marktes und unter Berücksichtigung der Kundensituation
- Teilnahme an projektbezogenen Meetings zur Klärung von fachlichen Details sowie den projektbezogenen Zeremonien im Kanban / Scrum
- Erstellung und Bewertung von funktionalen Spezifikationen
- Entwicklung von Datenpipelines zur Datenaufnahme und -verarbeitung
- Aufbau von Datenbanken und Data Warehouses
- Entwicklung von Datenmodellen für die Speicherung von Daten
- Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
- Implementierung von Data Governance- und Sicherheitsrichtlinien
- Optimierung von Datenbanken und Datenverarbeitungsprozessen
- Automatisierung von Datenprozessen
- Entwicklung von Lösungen zur Skalierung von Dateninfrastrukturen
- Erstellung von APIs und Integration von Daten in Anwendungen.
Interessiert?
Sehr gute Erfahrung im Data Engineering (5 Jahre)
Sehr gute Erfahrung mit Spark, Scala, Python und dazugehörigen Frameworks (5 Jahre)
Sehr gute Erfahrung AWS (5 Jahre)
Sehr gute Erfahrung mit Kafka, MQTT, Kinesis und Firehose (5 Jahre)
Gute Erfahrung in der Anforderungs Engineering
Erfahrung innerhalb eines DevOps Teams
Erfahrung im Energiesektor / Verkehr / Logistik
Data Intelligence Engineer Expert im AWS Umfeld (m / w / d) Arbeitgeber: Westhouse Group
Kontaktperson:
Westhouse Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Intelligence Engineer Expert im AWS Umfeld (m / w / d)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus dem Bereich Data Engineering und AWS zu vernetzen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Projekte präsentieren
Erstelle ein Portfolio oder eine Sammlung von Projekten, die deine Fähigkeiten in Data Engineering und AWS demonstrieren. Zeige konkrete Beispiele für Datenpipelines, die du entwickelt hast, oder Probleme, die du gelöst hast, um deine Expertise zu untermauern.
✨Branchenspezifisches Wissen
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Energiesektor, Verkehr und Logistik. Dieses Wissen kann dir helfen, in Gesprächen mit potenziellen Arbeitgebern zu glänzen und zu zeigen, dass du die Branche verstehst.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu AWS, Spark, Scala und Python übst. Nutze Online-Ressourcen und Übungsplattformen, um deine Fähigkeiten zu testen und sicherzustellen, dass du bereit bist, deine Kenntnisse unter Beweis zu stellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Intelligence Engineer Expert im AWS Umfeld (m / w / d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Fähigkeiten heraus: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine umfangreiche Erfahrung im Data Engineering sowie deine Kenntnisse in AWS, Spark, Scala und Python. Verwende konkrete Beispiele, um deine Erfolge zu untermauern.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die spezifischen Anforderungen der Stelle widerspiegelt. Füge relevante Projekte hinzu, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -analyse demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für die Position als Data Intelligence Engineer Expert geeignet bist. Gehe auf deine Erfahrungen im Energiesektor oder in der Logistik ein, falls vorhanden.
Prüfung der Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass keine Rechtschreibfehler vorhanden sind und dass alle geforderten Informationen enthalten sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Westhouse Group vorbereitest
✨Verstehe die AWS-Dienste
Da die Position einen starken Fokus auf AWS hat, solltest du dich intensiv mit den relevanten AWS-Diensten auseinandersetzen. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu beantworten und Beispiele für deine Erfahrungen mit diesen Diensten zu geben.
✨Kenntnisse in Data Engineering demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine fünfjährige Erfahrung im Data Engineering klar kommunizierst. Bereite konkrete Beispiele vor, wie du Datenpipelines entwickelt und Datenbanken optimiert hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Agile Methoden verstehen
Da die Stelle projektbezogene Meetings und Zeremonien im Kanban/Scrum-Umfeld umfasst, solltest du ein gutes Verständnis dieser Methoden haben. Sei bereit, über deine Erfahrungen in agilen Teams zu sprechen und wie du zur Effizienz beigetragen hast.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Spark, Scala, Python sowie Kafka, MQTT, Kinesis und Firehose zu erläutern. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Prozesse zu optimieren.
