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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenarchitekturen und Pipelines für innovative Analysen.
- Arbeitgeber: ALDI DX kreiert digitale Produkte für über 7.300 ALDI SÜD Filialen weltweit.
- Mitarbeitervorteile: Genieße mobiles Arbeiten, attraktive Vergütung und moderne Technologien.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams, das digitale Lösungen für echte Herausforderungen schafft.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, davon 4 Jahre im Data Engineering.
- Andere Informationen: Zukunftsorientierte Schulungen und ein modulares Onboarding warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Bei ALDI DX entwickeln wir innovative digitale Produkte und Dienstleistungen für unsere Mitarbeiter:innen und Kund:innen in elf ALDI SÜD Ländern und über 7.300 ALDI SÜD Filialen weltweit. Wir schaffen digitalen Mehrwert, um hervorragende Qualität zum niedrigsten Preis zu bieten. Geleitet werden wir dabei von den drei Kernwerten der Unternehmensgruppe ALDI SÜD - "Einfachheit", "Verlässlichkeit" und "Verantwortung". Daneben stehen ebenso unser Team und unsere Performance im Zentrum unseres Handelns.
Deine Aufgaben
- Entwurf, Entwicklung, Optimierung und Pflege einer Squad-spezifischen Datenarchitektur und von Pipelines, die definierten ETL- und Data-Lake-Prinzipien entsprechen
- Vorbereitung, Abstimmung und Organisation der Übergabe von Datenarchitektur- und Pipeline-Artefakten an das Plattform-Team zur Squad-übergreifenden Verwendung
- Lösung technischer Datenprobleme, deren Behebung unseren Business-Kolleg:innen bei der Zielerreichung hilft
- Erstellung von Datenprodukten für Analytics und Data Scientists/Machine Learning Engineers, um deren Produktivität innerhalb ihrer Teams sowie des gesamten Unternehmens zu verbessern
- Beratung, Mentoring und Coaching von Expert:innen im Bereich Data & Analytics in deiner eigenen Squad in Bezug auf Datenstandards und -verfahren
- Mitwirkung an der Bewertung neuer Tools im Bereich analytisches Data Engineering bzw. für die Datenwissenschaft sowie Beitrag zur Festlegung neuer Standards für entsprechende Arbeitsweisen
- Vorschläge und Beiträge zu Schulungs- und Verbesserungsplänen hinsichtlich Fähigkeiten, Standards und Prozessen im Bereich analytisches Data Engineering
Dein Profil
- Hintergrund im Bereich Informatik
- Mindestens zehn Jahre Berufserfahrung in der Software- oder Infrastrukturentwicklung, davon mindestens vier Jahre im Bereich Data Engineering mit Lösungen in Bezug auf Distributed Computing, Big Data und Advanced Analytics
- Kenntnisse in SQL und Datenanalyse sowie Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Scala)
- Erfahrung in der Datenbankentwicklung und Datenmodellierung, idealerweise unter Verwendung von Databricks/Spark und SQL Server DB, sowie Kenntnisse über relationale, NoSQL- und Cloud-Datenbanktechnologien
- Kenntnisse in Distributed Computing und der zugrundeliegenden Konzepte, vorzugsweise Spark und MapReduce
- Vertrautheit mit MS-Azure-Tools, wie Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Event Hub, Synapse, ML
- Konzeptionelle Kenntnisse über Daten und Analysen, z. B. Dimensionsmodellierung, ETL, Berichterstattungstools, Data Governance, Data Warehousing, strukturierte und unstrukturierte Daten
- Erfahrung mit Unix-Betriebssystemen, insbesondere mit Shell-Skripten
- Gutes Verständnis von Problemen auf Netzwerkebene sowie Konnektivitätsanforderungen; Fähigkeit, Probleme zu beheben
- Grundkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Computer Vision, künstliche Intelligenz, Statistik bzw. angewandte Mathematik
- Kommunikationsstärke sowie fließende Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil
Deine Benefits
- Anteilig mobiles Arbeiten innerhalb Deutschlands
- State-of-the-art-Technologien
- Attraktive Vergütung sowie Urlaubs- und Weihnachtsgeld
- Zukunftsorientierte Schulungen und Weiterbildung
- Modulares Onboarding und Buddy
- Gesundheitsangebote
Dein Tech Stack
- Azure Databricks, Python, PySpark, viele weitere jobabhängig
Reisen: anteilig mobiles Arbeiten in Deutschland möglich
Senior Data Engineer Advanced Analytics (m/w/d) Arbeitgeber: Aldi
Kontaktperson:
Aldi HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer Advanced Analytics (m/w/d)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data Engineering Community in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf Data Analytics und Engineering konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Bleibe über Trends informiert
Halte dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Engineering und Advanced Analytics auf dem Laufenden. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder Webinare, um dein Wissen zu erweitern und bei Gesprächen im Vorstellungsgespräch glänzen zu können.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch keine umfangreiche Erfahrung mit Azure-Tools hast, ziehe in Betracht, an Projekten oder Online-Kursen teilzunehmen, die dir helfen, praktische Fähigkeiten in Azure Databricks oder anderen relevanten Technologien zu entwickeln.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Übe technische Fragen und Probleme, die häufig in Data Engineering Interviews gestellt werden. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten in Python oder SQL zu verbessern und dich auf mögliche Herausforderungen vorzubereiten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer Advanced Analytics (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Anforderungen der Position als Senior Data Engineer Advanced Analytics zugeschnitten ist. Hebe deine Erfahrungen im Bereich Data Engineering und deine Kenntnisse in SQL sowie Programmiersprachen hervor.
Betone relevante Projekte: Füge in deinem Lebenslauf konkrete Beispiele von Projekten hinzu, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in der Datenarchitektur, ETL-Prozessen und der Nutzung von Cloud-Technologien zeigen.
Prüfe auf Fehler: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe sie gründlich auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen professionellen Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Aldi vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Mach dich mit den Kernwerten von ALDI SÜD vertraut: Einfachheit, Verlässlichkeit und Verantwortung. Überlege dir, wie du diese Werte in deiner bisherigen Arbeit umgesetzt hast und bringe konkrete Beispiele mit.
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python oder Scala sowie in Datenbankentwicklung und -modellierung auffrischst. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und eventuell praktische Aufgaben zu lösen.
✨Erfahrungen im Data Engineering hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine mindestens zehnjährige Berufserfahrung im Bereich Software- oder Infrastrukturentwicklung zu erläutern. Betone insbesondere deine Erfahrungen im Data Engineering und mit Distributed Computing.
✨Fragen zur Teamarbeit und Mentoring
Da die Rolle auch Beratung und Coaching umfasst, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Experten im Bereich Data & Analytics zu sprechen. Überlege dir, wie du dein Wissen weitergeben und das Team unterstützen kannst.
