Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und entwickle eine skalierbare Enterprise Data Platform für hochsichere Umgebungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Engineering mit Fokus auf moderne Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen und innovativen Herausforderungen.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit neuesten Technologien und gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und mehrjährige Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 64350 - 78650 € pro Jahr.
Dein Aufgabengebiet:
- Gestaltung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Enterprise Data Platform für den Betrieb in hochsicheren On-Premises- und Edge-Umgebungen.
- Entwicklung automatisierter Daten- und Infrastrukturprozesse entlang des gesamten Plattform-Lifecycles.
- Konzeption und Umsetzung leistungsfähiger Data Pipelines für Echtzeit- und Batch-Verarbeitung großer Datenmengen.
- Bewertung, Prototyping und Einführung neuer Technologien im Bereich Data Engineering, Analytics und KI.
- Integration moderner Container- und Orchestrierungslösungen zur Bereitstellung datengetriebener Anwendungen.
- Entwicklung von Plattformservices für Datenmanagement, Governance, Datenqualität und Lifecycle Management.
- Analyse und Implementierung innovativer Konzepte rund um Data Catalogs, Data Lineage und Datenversionierung.
- Enge Zusammenarbeit mit Architektur-, Infrastruktur-, Plattform- und Security-Teams zur Entwicklung zukunftssicherer Datenlösungen.
Dein Profil:
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering sowie im Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen.
- Fundierte Kenntnisse in Kubernetes, Linux und Cloud-Native-Technologien inklusive Containerisierung und Automatisierung.
- Umfangreiche Erfahrung mit Data-Lake-, Lakehouse- oder Streaming-Architekturen sowie modernen Datenplattform-Konzepten.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; weitere Erfahrungen mit Go, Java oder Shell-Scripting sind von Vorteil.
- Praxis im Einsatz von Technologien wie Apache Spark, Kafka, Flink, Airflow, Iceberg, Dagster oder vergleichbaren Data-Engineering-Frameworks.
- Analytische Denkweise, hohe Eigeninitiative sowie die Fähigkeit, komplexe technische Herausforderungen pragmatisch zu lösen.
- Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Senior Data Engineer (m/w/d) Data Platform & Cloud Native in Dresden Arbeitgeber: ACONEXT
Als führender Technologiedienstleister im Automotive-Umfeld bietet unser Unternehmen nicht nur ein dynamisches Arbeitsumfeld im Raum Stuttgart, sondern auch die Möglichkeit, in einem internationalen Team zu arbeiten und Prozesse aktiv mitzugestalten. Wir fördern eine offene Unternehmenskultur, die auf Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen basiert, und bieten unseren Mitarbeitern flexible Arbeitszeiten sowie Home-Office-Möglichkeiten, um eine ausgewogene Work-Life-Balance zu gewährleisten. Zudem unterstützen wir die persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch gezielte Schulungen und Karrierechancen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (m/w/d) Data Platform & Cloud Native in Dresden 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 ACONEXT 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 Senior Data Engineer (m/w/d) Data Platform & Cloud Native in Dresden 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 Senior Data Engineer (m/w/d) Data Platform & Cloud Native bei ACONEXT gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ACONEXT 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 entscheidend sein!
