Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Datenarchitektur für datengetriebene Entscheidungen und integriere Daten aus verschiedenen Systemen.
- Unternehmen: Ernsting’s family, ein führendes Unternehmen im europäischen Textileinzelhandel.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, Urlaubs- und Weihnachtsgeld, Fitnessstudio und Corporate Benefits.
- Weitere Informationen: Strukturiertes Onboarding und enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten mit modernsten Technologien und forme die Datenstrategie aktiv mit.
- Qualifikationen: Mehrjährige Erfahrung in Data Science, Kenntnisse in Python, R, SQL und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Das erwartet Dich
Du gestaltest die Architektur und technische Basis für datengetriebene Entscheidungen, von der effizienten Datenintegration bis zur Bereitstellung skalierbarer Datenprodukte. In Zusammenarbeit mit den Data Scientisten und Reporting Engineers realisierst Du Datenarchitekturen auf Basis von SAP BW, SAP Datasphere, Microsoft Azure und Databricks. Du integrierst und transformierst Daten aus SAP-Systemen und Nicht-SAP-Systemen, um sie für Advanced Analytics und Machine Learning Anwendungen nutzbar zu machen. Durch automatisierte Validierungsprozesse, strukturiertes Monitoring und robuste Governance-Konzepte stellst Du stets eine hohe Datenqualität sicher. Du unterstützt aktiv bei der Operationalisierung von Analytics- und Machine Learning-Pipelines. Du prägst die Weiterentwicklung unserer Datenstrategie mit und bringst neue Technologien und Best Practices aus dem SAP- und Azure-Umfeld mit ein.
Das bringst Du mit
- Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist, idealerweise mit Fokus auf E-Commerce, Digital Analytics oder CRM.
- Ein abgeschlossenes Studium im Bereich Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Data Science, Informatik oder verwandten Fachrichtungen mit entsprechender Vertiefung.
- Sehr gute Kenntnisse in Python oder R, sowie im Umgang mit Spark, SQL und Cloud-Technologien wie Microsoft Azure, AWS, Databricks oder vergleichbaren Plattformen.
- Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung von Vorhersagemodellen, Personalisierungsalgorithmen und Segmentierungsansätzen.
- Erfahrung in der Projektleitung und der Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus unterschiedlichen Fachbereichen.
- Kommunikationsstärke sowie die Fähigkeit, komplexe Analysen verständlich und zielgerichtet zu vermitteln, sowohl technisch als auch geschäftsorientiert.
- Die Begeisterung für den geschäftlichen Mehrwert von Data Science, KI und die Freude neue Ideen voranzutreiben.
Freu Dich auf
- Job & Familie: Wir leben ein starkes Miteinander am Campus bei einer 37,5-Stunden-Woche und einer Kita direkt auf dem Campus.
- Finanzielle Vorteile: Urlaubs- und Weihnachtsgeld, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen, Corporate Benefits, Personalrabatt und Bike-Leasing.
- Wohlfühlfaktor: 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio auf dem Campus, moderne Arbeitsplätze, mehrere Coffee Hubs und Food-Spots mit frischen Menüs.
- Enge Zusammenarbeit: Mit anderen Abteilungen, Datenarchitekt*innen und Engineers.
- Family Fun: Interne Events und Aktivitäten auf dem Campus mit Boule-Bahn, Padel-Court und Multispielfeld.
- Ein herzliches Willkommen: Mit strukturiertem Onboarding, regelmäßigen Feedback-Gesprächen und individuellen Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
Worauf wartest Du?
Bei Fragen zum Job melde Dich gern bei Susann Axnicht telefonisch oder per Mail.
Wusstest Du eigentlich schon, dass wir als nachhaltig agierendes Familienunternehmen mit rund 2.000 Filialen in Deutschland, Österreich und den Niederlanden und einem mehrfach ausgezeichneten Online Shop einer der größten Omni-Channel-Anbieter im europäischen Textileinzelhandel sind? Unsere Kundschaft freut sich über ein attraktives Preis-Leistungs-Angebot in den Bereichen Bekleidung und Home-&-Living-Sortimente für die ganze Familie. Dieser Familiengedanke findet sich auch in unserem täglichen Miteinander wieder: Ein ausgeprägtes Gemeinschaftsgefühl, Kommunikation auf Augenhöhe sowie ein respektvoller Umgang machen unsere stetig wachsende Ernsting’s family zu etwas ganz Besonderem.
Senior Data Engineer/Architect (gn*) Arbeitgeber: 0cn
Als Arbeitgeber bietet Ernsting's family eine hervorragende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und persönliche Entwicklung setzt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance schaffen wir ein Umfeld, in dem sich unsere Mitarbeiter wohlfühlen und wachsen können. Zudem profitieren Sie von attraktiven finanziellen Vorteilen und einem modernen Campus mit zahlreichen Freizeitmöglichkeiten, die das Arbeiten bei uns besonders machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer/Architect (gn*) erhalten könnten
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma oder den Job, den du anstrebst. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können!
✨Sei bereit für technische Herausforderungen!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, SQL und Cloud-Technologien auffrischst. Mach ein paar Coding-Challenges oder arbeite an Projekten, die deine Fähigkeiten zeigen. So kannst du im Gespräch glänzen!
✨Zeig deine Leidenschaft!
Wenn du über Data Science und Analytics sprichst, lass deine Begeisterung durchscheinen! Erzähl von Projekten, die du gemacht hast, und wie du neue Technologien eingesetzt hast. Das zeigt, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich brennst für das, was du tust.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir lieben es, wenn du dich direkt über unsere Karriereseite bewirbst. So bist du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle kommt. Und vergiss nicht, bei Fragen einfach Susann Axnicht zu kontaktieren – sie hilft dir gerne weiter!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer/Architect (gn*) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, was dich motiviert und begeistert.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Informationen aus der Stellenbeschreibung, um zu zeigen, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen passen. Das zeigt uns, dass du die Position ernst nimmst und gut vorbereitet bist.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 0cn vorbereitet
✨Verstehe die Datenarchitektur
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie SAP BW, Microsoft Azure und Databricks. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Technologien zusammenarbeiten, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an Projekte oder Erfahrungen, in denen du erfolgreich Datenarchitekturen entwickelt oder optimiert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast, insbesondere in Bezug auf Datenintegration und -transformation.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, sowohl für technische als auch für nicht-technische Zuhörer.
✨Zeige deine Begeisterung für Data Science
Lass deine Leidenschaft für Data Science und KI durchscheinen. Sprich darüber, wie du neue Technologien und Best Practices in deine Arbeit integrieren möchtest und wie du den geschäftlichen Mehrwert von Datenanalysen siehst. Das zeigt, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Motivation, innovative Lösungen zu entwickeln.
