Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und warten Sie Azure Data Factory-Pipelines, einschließlich Orchestrierung und Überwachung.
- Unternehmen: Arbeiten Sie in einem unterstützenden Team von AI- und Big Data-Enthusiasten.
- Vorteile: Genießen Sie flexible Arbeitszeiten und 20 vollständig bezahlte Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Engagieren Sie sich in Team-Events und nutzen Sie ein Integrationsbudget.
- Warum dieser Job: Beteiligen Sie sich an internationalen Projekten mit globalen Unternehmen und Startups.
- Qualifikationen: Erforderlich sind starke Kenntnisse in Azure Data Factory und Python sowie SQL-Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Data Engineer haben Sie die Möglichkeit, eine auf Azure basierende Datenintegrationslösung zu unterstützen und weiterzuentwickeln, die hauptsächlich auf Azure Data Factory (ADF) basiert. Die aktuelle Umgebung umfasst Azure Functions und Ingestion-Komponenten, aber die tägliche Lieferung konzentriert sich stark auf das Design, die Orchestrierung, das Monitoring und die kontinuierliche Verbesserung von ADF-Pipelines. Das Projekt konzentriert sich auf die Erweiterung und Stabilisierung der bestehenden Datenplattform, einschließlich der Warehouse-Schicht (Azure SQL Database oder Synapse), optionalen dbt-basierten Transformationen und gelegentlicher Unterstützung bei Power BI-Berichten.
Sie arbeiten eng mit dem Product Owner und dem Architekten auf der Kundenseite zusammen, um die geschäftlichen Anforderungen proaktiv mit technischen Implementierungsentscheidungen in Einklang zu bringen und qualitativ hochwertige, skalierbare Lösungen sicherzustellen. Darüber hinaus tragen Sie zu Azure DevOps CI/CD-Pipelines und Freigabeprozessen bei, um zuverlässige Bereitstellungen über verschiedene Umgebungen hinweg aufrechtzuerhalten.
Verantwortlichkeiten- Entwerfen, Entwickeln und Warten von Azure Data Factory-Pipelines, einschließlich Orchestrierung, Parametrisierung und Trigger-Management.
- Konfigurieren und Verwalten von verknüpften Diensten und Datensätzen innerhalb von Azure Data Factory.
- Überwachen, Troubleshooten und Optimieren von Azure Data Factory-Pipelines, um Leistung und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
- Entwickeln und Warten von ETL/ELT-Prozessen und Unterstützung der Weiterentwicklung der Data Warehouse-Schicht (Azure SQL Database oder Synapse).
- Übersetzen von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen in enger Zusammenarbeit mit dem Product Owner und dem Architekten.
- Entwickeln und Warten von Python-basierten Komponenten (z. B. Azure Functions, API-Integrationen, Automatisierungsskripte).
- Beitragen zu CI/CD-Prozessen in Azure DevOps, einschließlich Pipelines, Releases und Umgebungsförderung.
- Unterstützen gelegentlicher Power BI-Berichterstattung und Dashboarding-Bedürfnisse.
- Sicherstellen einer proaktiven Kommunikation, Stakeholder-Ausrichtung und Sichtbarkeit von Risiken und Auswirkungen.
- Übernehmen von Verantwortung für zugewiesene Aufgaben und aktives Mitwirken an der kontinuierlichen Verbesserung der Plattform.
- Starke praktische Erfahrung mit Azure Data Factory (unbedingt erforderlich), einschließlich Pipeline- und Orchestrierungsdesign, verknüpfte Dienste, Datensätze, Trigger, Parametrisierung, operatives Monitoring, Troubleshooting, Performance-Tuning und deploymentbewusste Entwicklung in Unternehmensumgebungen.
- Exzellente Kenntnisse in Python (Azure Functions, REST APIs, Automatisierung).
- Starke SQL-Kenntnisse und solides Verständnis von Datenmodellierung für ETL/ELT- und Warehouse-Workloads.
- Erfahrung mit CI/CD-Prozessen in Azure DevOps (Pipelines, Releases, Multi-Umgebungsbereitstellungen).
- Solides Verständnis von Azure-Diensten und cloudbasierten Datenlösungen (z. B. Azure SQL Database, Azure Key Vault).
- Erfahrung mit Power BI für gelegentliches Dashboarding und Reporting.
- Erfahrung mit modernen Entwicklungspraktiken und -tools.
- Beratungsmindset mit proaktiver Kommunikation und starken Fähigkeiten zur Stakeholder-Ausrichtung.
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit dem Product Owner und dem Architekten während Planung und Lieferung.
- Unabhängiger und verantwortungsbewusster Ansatz zur Bereitstellung hochwertiger Lösungen.
- Exzellente Englischkenntnisse (mindestens C1-Niveau).
- Kenntnisse in dbt.
- Erfahrung in der Implementierung von Data Warehouses auf Azure.
- Arbeiten in einem unterstützenden Team von leidenschaftlichen Enthusiasten für KI & Big Data.
- Engagement mit erstklassigen globalen Unternehmen und innovativen Startups in internationalen Projekten.
- Genießen Sie flexible Arbeitsarrangements, die es Ihnen ermöglichen, remote oder von modernen Büros und Coworking-Spaces aus zu arbeiten.
- Beschleunigen Sie Ihr berufliches Wachstum durch Karrierewege, Wissensaustauschinitiativen, Sprachkurse und gesponserte Schulungen oder Konferenzen, einschließlich einer Partnerschaft mit Databricks.
- Wählen Sie Ihre bevorzugte Form der Zusammenarbeit: B2B oder einen Mandatsvertrag, und nutzen Sie 20 vollständig bezahlte Urlaubstage.
- Teilnahme an Teambuilding-Veranstaltungen und Nutzung des Integrationsbudgets.
- Feiern von Arbeitsjubiläen, Geburtstagen und Meilensteinen.
- Zugang zu medizinischen und Sportpaketen, Augenpflege und Unterstützungsdiensten für das Wohlbefinden, einschließlich Psychotherapie und Coaching.
- Erhalten Sie vollständige Arbeitsausstattung für optimale Produktivität, einschließlich Laptop und anderer notwendiger Geräte.
- Mit unserer Unterstützung können Sie Ihre persönliche Marke stärken, indem Sie auf Konferenzen sprechen, für unseren Blog schreiben oder an Meetups teilnehmen.
- Erleben Sie ein reibungsloses Onboarding mit einem engagierten Buddy und beginnen Sie Ihre Reise in unserer freundlichen, unterstützenden und autonomen Kultur.
Data Engineer (Azure Data Factory) Arbeitgeber: Addepto
Das Unternehmen bietet eine dynamische Umgebung für die Entwicklung von Datenlösungen auf Azure. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und einem umfassenden Unterstützungsangebot, einschließlich medizinischer und sportlicher Pakete, fördert es das Wohlbefinden der Mitarbeiter. Das Team besteht aus leidenschaftlichen Fachleuten, die an innovativen Projekten arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (Azure Data Factory) 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 Addepto 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 (Azure Data Factory) 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 (Azure Data Factory) bei Addepto gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Addepto 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 Addepto entscheidend sein!
