Data Engineer (m/w/d)

Data Engineer (m/w/d)

Darmstadt Vollzeit Kein Homeoffice möglich
A

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und arbeite an innovativen Datenprodukten.
  • Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit einem agilen DevOps-Umfeld.
  • Vorteile: Unbefristeter Vertrag, überdurchschnittliches Gehalt und Zusatzleistungen.
  • Weitere Informationen: Verantwortung für spannende Projekte und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und gute SQL-Kenntnisse erforderlich.

Verstärke unser Team als Data Engineer (m/w/d) in Frankfurt am Main.

DEIN AUFGABENGEBIET:

  • Entwicklung, Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines (ETL/ELT) für Batch- und Streaming-Daten
  • End-to-End-Umsetzung von Datenprodukten: Ingestion, Transformation, Testing, Deployment und Monitoring
  • Verarbeitung und Modellierung von Daten in Cloud-Umgebungen (Azure / AWS)
  • Implementierung und Optimierung von Streaming-Lösungen (Kafka / Event Hubs)
  • Sicherstellung von Datenqualität, Performance, Skalierbarkeit und DSGVO-konformer Anonymisierung
  • Orchestrierung von Workflows mit Airflow sowie CI/CD-Integration
  • Verantwortung im produktiven Betrieb inkl. Monitoring und Troubleshooting
  • Zusammenarbeit mit Business- und IT-Stakeholdern in einem agilen DevOps-Umfeld

DEIN PROFIL:

  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik oder vergleichbare Qualifikation
  • Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Cloud-Fokus
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Data Warehousing
  • Fundierte Praxis mit Spark (Scala) und Delta Lake
  • Erfahrung mit Kafka / Event Hubs (Streaming) und Airflow (Orchestrierung)
  • Kenntnisse in Azure (z. B. ADLS, Fabric) und/oder AWS (z. B. S3, EMR, Lambda)
  • Erfahrung in der Bereitstellung von Datenmodellen/Datasets für Power BI
  • Erfahrung im SCRUM-/DevOps-Umfeld sowie mit CI/CD (z. B. GitLab)
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

ACONEXT BIETET DIR:

  • Fair Pay+: Unbefristeter Arbeitsvertrag/ branchenüberdurchschnittliches Vergütungssystem inkl. Zusatzleistungen, z. B. Zuschüsse für KiTa, betriebliche Altersvorsorge, Bonussystem
  • Teilhabe: Projektverantwortung
A

Kontaktdaten:

ACONEXT Holding GmbH Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/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 ACONEXT Holding GmbH 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/w/d) mit Bravour zu bestehen

Datenpipelines (ETL/ELT)
Cloud-Umgebungen (Azure / AWS)
Streaming-Lösungen (Kafka / Event Hubs)
Datenqualität
Performance-Optimierung
DSGVO-konforme Anonymisierung
Workflow-Orchestrierung (Airflow)

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/w/d) bei ACONEXT Holding GmbH gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ACONEXT Holding GmbH 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 ACONEXT Holding GmbH entscheidend sein!