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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für spannende Projekte in verschiedenen Industrien.
- Arbeitgeber: Ein inhabergeführtes, mittelständisches Unternehmen in München mit flachen Hierarchien.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office, attraktive Vergütung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und bringe deine Ideen aktiv ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder Data Science und Erfahrung mit Databricks.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Mitgestaltung in einem kollegialen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Spannende und technologisch sehr anspruchsvolle Projekte, unterschiedliche Industrien in einem inhabergeführten, mittelständischen Münchner Unternehmen. Flache Hierarchien, eine angenehme Arbeitsatmosphäre, geprägt von Teamwork und getreu dem Motto "Work, learn & grow".
Tätigkeiten
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Analysten zur Bereitstellung von Datenlösungen für analytische und maschinelle Anwendungen.
- Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und MLOps Workflows mit Databricks und anderen Technologien auf der Azure Cloud Platform.
- Integration von Datenquellen und Verarbeitung großer Datenmengen aus strukturierten und unstrukturierten Quellen.
- Aufbau und Betrieb moderner, skalierbarer Datenarchitekturen für Echtzeit- und Batch-Verarbeitung.
- Implementierung und Betreuung von Streaming-Anwendungen mit Technologien wie Flink, Spark Streaming oder Kafka Streams.
- Sicherstellung von Datenqualität, Sicherheit und Performance in komplexen Datenlandschaften.
- Monitoring, Debugging und Optimierung der bestehenden Dateninfrastruktur.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und in der Arbeit mit modernen Datenarchitekturen.
- Erfahrung im Aufbau von MLOps Workflows mit Databricks für Machine Learning Projekte.
- Sehr gute Kenntnisse der Databricks Plattform (z.B. MLFlow, Assett Bundles, Unity Catalog, Delta Lake), Apache Spark, Apache Flink und Apache Kafka.
- Fundierte Programmierkenntnisse in Python, Scala oder Java, sowie ausgeprägte SQL-Fähigkeiten.
- Erfahrung mit der Azure Cloud Platform, Kenntnisse in anderen Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, GCP) sind ein Plus.
- Idealerweise Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, DataOps und Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform).
- Kenntnisse in weiteren Werkzeugen und Technologien wie Airflow, Kubernetes oder Docker sind ein Plus.
- Analytisches Denkvermögen, Teamgeist und eine strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Team
Warum wir? Dich erwartet ein kollegiales und dynamisches Umfeld, in das Du Dich vom ersten Tag aktiv einbringen und eigene Ideen in einem motivierten Team umsetzen kannst. Wir wertschätzen Deine Leistung u.a. mit einer attraktiven Vergütung, flexiblen Arbeitszeiten und Teilzeitmodellen, Home-Office, Entwicklungsmöglichkeiten und Freiraum für Deine Persönlichkeit.
Bewerbungsprozess
- 1. Erstgespräch per Teams mit HR und Fachbereich; fachliche Eignung wird eingeschätzt
- 2. Zweitgespräch gerne vor Ort (je nach Präferenz des Kandidaten) mit HR und Fachbereich inkl. Use Case Diskussion
- 3. Angebot
Data Engineer (m/w/d) mit Fokus auf Databricks Arbeitgeber: Aimwel
Kontaktperson:
Aimwel HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d) mit Fokus auf Databricks
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Engineering, insbesondere zu Databricks und Azure. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und bereit bist, dich weiterzuentwickeln.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Datenpipelines und MLOps Workflows beziehen. Übe, wie du deine Erfahrungen und Lösungen klar und strukturiert präsentieren kannst, um deine Fachkenntnisse zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um zu verdeutlichen, dass du gut in die kollegiale Atmosphäre des Unternehmens passt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d) mit Fokus auf Databricks
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Technologien, die für die Position als Data Engineer wichtig sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Stelle an, indem du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die mit den Anforderungen übereinstimmen. Betone deine Kenntnisse in Databricks, Azure und anderen geforderten Technologien.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen dich zu einem idealen Kandidaten machen. Gehe auf deine Teamarbeit und deine analytischen Fähigkeiten ein.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben klar strukturiert und gut lesbar sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Aimwel vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, insbesondere Databricks, Apache Spark und Azure Cloud. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Technologien effektiv zu nutzen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und wie du Datenpipelines entwickelt oder MLOps Workflows implementiert hast. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und zeigen, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Teamarbeit betonen
Da das Unternehmen Wert auf Teamarbeit legt, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit mit Data Scientists oder Analysten bereit haben. Erkläre, wie du in einem Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln und Herausforderungen zu meistern.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, der Teamdynamik oder den Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung innerhalb des Unternehmens.
