Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Data-Pipelines und containerbasierte Analytics-Plattformen mit modernen Technologien.
- Unternehmen: Top-Adresse in der IT-Welt mit einem familiären und kollegialen Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein respektvolles Miteinander.
- Weitere Informationen: Wachse gemeinsam mit uns in einer dynamischen und unterstützenden Umgebung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an innovativen Projekten mit KI.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und praktische Erfahrung mit Tools wie Spark, Kafka oder Kubernetes.
Wir gehören zu den Top-Adressen in der IT-Welt und fokussieren uns auf die Optimierung der Kerngeschäftsprozesse unserer Kunden. Durch den smarten Einsatz maßgeschneiderter IT-Lösungen unterstützen wir unsere Kunden dabei, das Beste aus ihrem Business und aktuellen Technologien herauszuholen. Unseren Erfolg erreichen wir nur durch eins: die Menschen bei adesso! Sie bringen Ideen, fachliches Know-how und Technologien zusammen. Gemeinsam programmieren wir (deine) Zukunft bei adesso.
Data-Pipelines umsetzen: Du konzipierst und implementierst robuste Data-Pipelines, Data Ingest und Data-Processing auf Basis von Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka, Spark oder Trino und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, performant und nachvollziehbar fließen.
Analytics-Plattformen entwickeln: Du entwickelst containerbasierte Analytics-Plattformen und entwirfst effiziente CI/CD-Pipelines auf Basis von Kubernetes, sodass neue Features und Änderungen sicher und automatisiert in Produktion gelangen.
Plattformen bereitstellen & automatisieren: Du verantwortest das automatisierte Deployment der Analytics-Plattformen – z. B. mit Helm-Charts und Tools wie ArgoCD – und stellst sicher, dass Deployments reproduzierbar und stabil sind.
Plattformen betreiben & absichern: Du integrierst Datenplattformen in bestehende Kundenlandschaften, inklusive IAM, Monitoring und Logging, und trägst so aktiv zu Stabilität, Sicherheit und Transparenz der Lösungen bei.
Business-Anforderungen in Data-Products übersetzen: Gemeinsam mit unseren Kunden verstehst du fachliche Anforderungen und setzt sie mit Open-Source-Analytics-Services auf Kubernetes-Basis um – mit dem Ziel, unsere Kunden auf ihrem Weg zur Datensouveränität ganzheitlich zu begleiten.
Lernen & Wissen teilen: Du hältst dein Wissen im Cloud-, Data- und Software-Engineering-Umfeld kontinuierlich aktuell, probierst neue Technologien aus und gibst deine Erfahrungen im Team und beim Kunden weiter – z. B. in Projekten, Communities oder internen Formaten.
Ausbildung & Erfahrung: Du bringst ein abgeschlossenes Studium (oder eine vergleichbare Qualifikation) mit und hast bereits praktisch mit Komponenten wie Spark, Kafka, Airflow o. Ä. gearbeitet – idealerweise in produktionsnahen Projekten.
Kubernetes Know-How: Du hast praktische Erfahrung im Umgang mit Kubernetes (z. B. Deployment-/Service-Definitionen, Umgang mit Secrets, Helm-Charts) und hast Spaß daran, containerisierte Anwendungen und Plattformen zu bauen.
Kenntnisse in der Softwareentwicklung: Du verfügst über solide Programmierkenntnisse in Java, Scala oder Python und hast bereits mit Build- und CI/CD-Tools wie Maven, sbt, Gradle, Git oder ähnlichen Werkzeugen gearbeitet.
Verständnis für Cloud- und Infrastrukturkonzepte: Begriffe wie IaaS, PaaS und SaaS kannst du einordnen, und du hast erste Erfahrungen mit Infrastructure-as-Code-Ansätzen (z. B. Terraform, Ansible oder Puppet), um Infrastruktur reproduzierbar und versionierbar aufzubauen.
Leidenschaft für Daten & moderne Plattformen: Du hast Freude daran, komplexe Datenlandschaften zu verstehen, neue Technologien im Data- und Analytics-Umfeld auszuprobieren und Lösungen end-to-end mitzugestalten.
KI Kompetenz: Du setzt KI-Tools in deinem Fachgebiet souverän ein, bewertest die Ergebnisse kritisch und unterstützt Kunden und adessi dabei, Potenziale von KI zu nutzen.
Sprachkenntnisse: Deine sehr guten Deutsch- und guten Englischkenntnisse ermöglichen dir eine sichere Kommunikation.
Unser Versprechen: Du wirst dich bei uns wohlfühlen! Kollegial, familiär und auf Augenhöhe – wir leben Austausch, Teamgeist und einen respektvollen Umgang miteinander. Diversität und verschiedene Blickwinkel werden bei uns genauso geschätzt wie du als Mensch. Das und viel mehr steht für unser ganz besonderes Wir-Gefühl. Für das es sogar ein Wort gibt: adessi. Unsere Kultur und das Zusammenarbeiten sind geprägt von gegenseitiger Wertschätzung, Anerkennung und Unterstützung. Das verbindet uns hierarchieübergreifend – auch im Home-Office. So belegen wir zum wiederholten Mal den 1. Platz beim Wettbewerb „Deutschlands Beste Arbeitgeber in der ITK“! Unser umfangreiches Trainingsangebot und ein transparentes Laufbahnstufenmodell für alle sorgen dafür, dass deine Entwicklung bei uns nicht stillsteht. Denn gemeinsam zu wachsen und Chancengeber zu sein, das ist programmiert in unserer DNA.
Cloud Native Data Engineer (all genders) Arbeitgeber: adesso SE
adesso ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur spannende Projekte und interdisziplinäre Teams bietet, sondern auch gezielte Trainingsmöglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Unsere offene und verantwortungsvolle Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und gemeinsames Lernen, was besonders in unserem dynamischen Standort zu einem inspirierenden Arbeitsumfeld führt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Cloud Native Data Engineer (all genders) 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 adesso SE 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 Cloud Native Data Engineer (all genders) 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 Cloud Native Data Engineer (all genders) bei adesso SE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei adesso SE 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 adesso SE entscheidend sein!
