Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Dateninfrastrukturen für innovative KI-Projekte.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das sich auf AI und Daten spezialisiert hat.
- Vorteile: Strukturierter Einarbeitungsprozess, Mentorship und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Proaktive Teamarbeit und Verantwortung sind gefragt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an realen Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Graph-Modellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Abschluss: Erledigt. Nächster Halt: Aufbau der Dateninfrastruktur, die die digitale Welt antreibt. Jeder hypet das Front-End, aber wir kennen die Wahrheit – es sind die Datenpipelines, die die schwere Arbeit leisten. Wenn Sie ein frischer Data Engineer sind, der hungrig nach massivem Maßstab ist, ist es an der Zeit, Lehrbuchtheorie gegen Petabytes realer Auswirkungen einzutauschen.
Über die Rolle
Als Junior Data Engineer werden Sie die technische Umsetzung eines innovativen KI-Projekts stärken, indem Sie graphbasierte Wissensstrukturen entwerfen. Sie werden in einem kollaborativen Team von neun Personen arbeiten, um die endgültige Entwicklungsphase zu beschleunigen, bevor das System live geht.
- Design und Implementierung von Graphdatenmodellen: Definieren Sie Entitäten, Beziehungen und Graphschemata zur Unterstützung von Anwendungsfällen und Abrufen von Wissensgraphen.
- Entwicklung und Optimierung von Neo4j-basierten Lösungen: Erstellen und verfeinern Sie Graphabfragen, Datenaufnahme-Logik und Beziehungsstrukturen zur Unterstützung des Aufbaus von Wissensgraphen.
- Unterstützung der Integration von Wissensgraphen in die Abrufschicht: Arbeiten Sie an der Extraktion und Integration von Entitäten und Beziehungen mit Abrufmechanismen, um graphbasierte Abfragen und Einblicke zu ermöglichen.
Wir suchen nach:
- Fortgeschrittene Kenntnisse in der Graphmodellierung
- Grundlegendes Verständnis von KI-gesteuerten Workflows und semantischer Suche
- Abschluss in Informatik, IT oder Wirtschaftsinformatik
- Proaktive und selbstgesteuerte Herangehensweise an technische Problemlösungen
- Fließende Englischkenntnisse
Es ist vorteilhaft, wenn Sie über Folgendes verfügen:
- Gute Kenntnisse in Neo4j
- Erfahrung mit Databricks oder Azure-Umgebungen
- Frühere Erfahrung in einer projektbasierten IT-Lieferumgebung
Persönlichkeit
- Sie sind lösungsorientiert
- Sie sind bereit, Verantwortung zu übernehmen
- Sie sind proaktiv und arbeiten gerne im Team
Was Sie erwartet:
Ein strukturierter Einarbeitungsprozess und engagierte Mentorschaft von erfahrenen Experten, um Ihnen beim Wachsen zu helfen.
Junior Data Engineer 100% Arbeitgeber: Academic Work
Als Junior Data Engineer in unserem innovativen Team hast du die Möglichkeit, an einem spannenden AI-Projekt zu arbeiten und dabei deine Fähigkeiten im Bereich Graph-Datenmodellierung auszubauen. Wir bieten eine unterstützende Arbeitskultur mit strukturiertem Onboarding und persönlicher Mentorship durch erfahrene Experten, um deine berufliche Entwicklung zu fördern. Bei uns kannst du in einem dynamischen Umfeld mit realen Daten arbeiten und einen bedeutenden Einfluss auf die digitale Welt ausüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Junior Data Engineer 100% 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 Academic Work 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 Junior Data Engineer 100% 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 Junior Data Engineer 100% bei Academic Work gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Academic Work 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 Academic Work entscheidend sein!
