Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Datenlandschaft mit innovativen Technologien und entwickle moderne ETL-Pipelines.
- Unternehmen: 1&1, führender Telekommunikationsanbieter in Deutschland mit über 3.100 Mitarbeitenden.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und Rabatte auf Produkte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit starken Karrierechancen und einem tollen Team.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und forme die Zukunft der Datenarchitektur.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Engineering und Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
1&1 gehört mit über 3.100 Mitarbeitenden und fast 16 Millionen Kundenverträgen zu den führenden Telekommunikationsanbietern in Deutschland. Mit Pioniergeist, ungewöhnlichen Ideen und kreativen Teams haben wir eine führende Marktstellung im Mobilfunk und bei Breitband-Anschlüssen erobert. Durch die Kombination des über 67.000 km langen 1&1 Glasfasernetzes und regionalen Netzen schaffen wir das weitreichendste Glasfasernetz Deutschlands. Außerdem bauen wir das modernste 5G-Netz Europas, auf der Basis der neuartigen Open-RAN-Technologie.
In dieser Rolle gestalten Sie aktiv die Transformation unserer Datenlandschaft hin zu einer modernen, skalierbaren Lakehouse-Architektur auf Databricks. Sie schaffen die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen sowie innovative AI-Use-Cases.
- Design, Entwicklung und Betrieb moderner ETL-/ELT-Pipelines auf Basis von Python (z. B. PySpark) in Databricks
- Ablösung bestehender Data-Warehouse- und ETL-Strukturen (MS SQL Server, Stored Procedures, Automic) durch skalierbare Lakehouse-Architekturen
- Aufbau differenzierter Pipeline-Logiken zur Sicherstellung von Stabilität, SLA-Konformität und Auditierbarkeit
- Implementierung von Datenqualitätsprüfungen (Validierung, Reconciliation, Quality Checks)
- Sicherstellung der Datenkonsistenz während der Migration bestehender Systeme
- Umsetzung von Transformationen, Schema-Mappings und Metadaten-Anreicherung gemäß Zielarchitektur
- Optimierung von Datenpipelines hinsichtlich Performance, Kosten und Skalierbarkeit
- Nutzung moderner Databricks-Funktionalitäten (z. B. Delta Lake, Structured Streaming)
- Monitoring von Pipeline-Laufzeiten, Ressourcennutzung und Systemstabilität
- Enge Zusammenarbeit mit BI-, Analytics-, Architektur- und Entwicklungsteams sowie Fachbereichen
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentation sowie Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit und Governance
Qualifikationen:
- Abgeschlossenes Studium (z. B. Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar)
- Mehrjährige Erfahrung (ca. 3-6 Jahre) im Data Engineering
- Sehr gute Python-Kenntnisse (insb. PySpark) sowie fundierte Erfahrung mit Apache Spark und idealerweise Databricks
- Starkes Verständnis von ETL-/ELT-Prozessen, Datenmodellierung und Pipeline-Orchestrierung
- Erfahrung mit Microsoft SQL Server sowie sehr gute SQL-Kenntnisse
- Analytische, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Erfahrung mit Databricks Lakehouse, Delta Lake und Structured Streaming
- Kenntnisse in Orchestrierungstools (z. B. Airflow, Databricks Workflows)
- Verständnis von Data Governance, Compliance sowie Metadatenmanagement
Wir bieten:
- Attraktives Gehalt
- Starke Gemeinschaft aus Teamplayern
- Vertrauensarbeitszeit mit flexibler Einteilung und der Möglichkeit, bis zu 40% mobil zu arbeiten
- Zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten on- und offline
- Rabatte auf 1&1 Produkte und für diverse Freizeitangebote
- Betriebseigenes Restaurant
- Kostenlose Getränke und frisches Obst
- Jobrad-Zuschuss
Standorte
Data Engineer Databricks / Lakehouse (w/m/d) Arbeitgeber: 1&1
1&1 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein attraktives Gehalt, sondern auch eine starke Gemeinschaft aus Teamplayern bietet. Mit flexibler Vertrauensarbeitszeit und der Möglichkeit, bis zu 40% mobil zu arbeiten, fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem gibt es zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und attraktive Zusatzleistungen wie Rabatte auf Produkte und ein betriebseigenes Restaurant, die das Arbeiten in Karlsruhe besonders angenehm machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer Databricks / Lakehouse (w/m/d) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei 1&1 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer Databricks / Lakehouse (w/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Engineer Databricks / Lakehouse (w/m/d) bei 1&1 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 1&1 vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für 1&1 entscheidend sein!
