Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue datengetriebene Anwendungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen, internationalen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Karriereentwicklung und kreative Freiheit.
- Weitere Informationen: Vielfältige Teamkultur mit regelmäßigen Events und Wissensaustausch.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Innovation und mache echten Einfluss durch Daten.
- Qualifikationen: Interesse an Daten, Erfahrung mit SQL, Python und Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Wir suchen einen motivierten Data Engineer (m/w/d), der unser Data & Analytics-Team unterstützt und an unseren Datenstrategien mitarbeitet. In Ihrer täglichen Arbeit werden Sie sich auf den Aufbau datengestützter Anwendungen konzentrieren und die Möglichkeit haben, zu verschiedenen Projekten beizutragen.
Unser Data & Analytics-Team ermöglicht es unseren Kunden, nachhaltig zu wachsen, während sie von intuitiven zu objektiven Entscheidungen über zuverlässige Datensammlung, ordnungsgemäße Implementierung der Dateninfrastruktur und effektive Dateninitiativen übergehen. Wir sind fest davon überzeugt, dass das Jahrzehnt der Daten begonnen hat: Leistungsstarke Technologien sind leicht zugänglich, um Rohdaten in echte Einblicke, Produkte, Funktionen und mehr zu verwandeln. Wir suchen fähige Talente aus verschiedenen Hintergründen, die uns auf unserer Reise begleiten, Daten zu nutzen, um echten Einfluss durch skalierbare Daten-ML/AI-Infrastrukturen, gründliche Analysen und bedeutungsvolle Beziehungen zu schaffen, um eine ordnungsgemäße Anwendung sicherzustellen.
In dieser Rolle werden Sie:
- Hochwertige Datenlager, Cloud-Infrastrukturen, AI-Workflows usw. aufbauen.
- Daten aus verschiedenen Systemen in flexible und konsistente Darstellungen integrieren.
- Die nachhaltigen Auswirkungen von AI-Anwendungsfällen und deren Implementierung erkunden und bewerten.
- Sicherstellen, dass alle Personen und IT-Systeme in der Organisation einfachen Zugang zu Daten haben, über verschiedene Frontends und Schnittstellen.
- In einem agilen Softwareentwicklungsprozess arbeiten und eng mit dem Analytics-Team zusammenarbeiten.
- Das Geschäft beeinflussen, während Sie in einer großartigen funktionsübergreifenden Teamumgebung arbeiten.
Ihr Profil:
- Echtes Interesse an Daten und Algorithmen sowie Begeisterung für die Lösung schwieriger Geschäftsprobleme durch skalierbare Datenprodukte.
- Kenntnisse über Versionskontrollsysteme, Webtechnologien, bewährte Verfahren der Softwareentwicklung und die Funktionsweise von Datenbanksystemen.
- Solide Erfahrung mit SQL, Python und dbt.
- Erfahrung mit maschinellem Lernen und/oder AI ist von Vorteil.
- Die Fähigkeit, Data Science in etwas umzuwandeln, das geschäftlichen Wert schafft - ist ein Plus.
- Wunsch, neue Dinge zu lernen.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (native/full working proficiency).
- Ein Abschluss in Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation.
Bitte beachten Sie, dass wir Unterstützung in unserem Büro in Berlin suchen.
Warum A11 beitreten:
- Gestalten Sie die Zukunft der Innovation: Übernehmen Sie die Führung bei bahnbrechenden Projekten in einer Vielzahl von Unternehmen und geografischen Regionen.
- Zusammenarbeit mit einem internationalen Team von Digital Natives: Entdecken Sie neue Möglichkeiten zu lernen, beizutragen und in einem dynamischen, multikulturellen Umfeld zu gedeihen.
- Karriereentwicklung: Wir unterstützen Wachstum in jede Richtung.
- Veränderungen und neue Technologien annehmen: Wir probieren aktiv neue Tools und AI-Funktionen aus, um unsere Arbeitsabläufe und Prozesse zu optimieren.
- Austausch und Entdeckung: Von gemeinsamen Mahlzeiten mit dem Team bis hin zu unterhaltsamen Offsites und regelmäßig veranstalteten Meetups.
Wenn Sie daran interessiert sind, Wachstum zu beschleunigen und hohe Auswirkungen zu erzielen, möchten wir von Ihnen hören!
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion: A11 setzt sich für Vielfalt und Chancengleichheit für alle ein – Bewerber und Mitarbeiter gleichermaßen. Wir schätzen Menschen mit all unseren vielfältigen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen.
Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: A11
A11 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und schnell wachsenden Umfeld zu arbeiten. Mit unlimitierten Provisionen, klaren Aufstiegsmöglichkeiten und einer unterstützenden Unternehmenskultur fördert A11 nicht nur den individuellen Erfolg, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. In Hamburg gelegen, profitieren Sie von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, das Innovation und Teamarbeit schätzt und Ihnen die Chance gibt, Teil eines revolutionären Projekts im Bereich der öffentlichen Beschaffung zu sein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/f/d) erhalten könntest
✨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 A11 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 (m/f/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 (m/f/d) bei A11 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei A11 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 A11 entscheidend sein!
