Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenarchitekturen für innovative Zahlungsdienste in der Fintech-Branche.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit globalem Team und offener Kultur.
- Vorteile: Schnelle Integration, flexible Arbeitsweise, Teamevents und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Karriereentwicklung und persönliche Entfaltung stehen im Fokus.
- Warum dieser Job: Nutze neueste Technologien und gestalte die Zukunft des Zahlungsverkehrs mit.
- Qualifikationen: Erfahrung mit AWS, Datenmodellierung und Programmiersprachen wie Python und Java.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Arbeiten Sie in der Fintech-Branche mit den neuesten Technologien und Tools, um Online-Cloud- und containerbasierte Anwendungen für eine neue Art von Zahlungsdiensten bereitzustellen.
- Verantwortlich für die Übertragung von Geschäftsanforderungen in technische Anforderungen der AEVI-Datenarchitektur basierend auf AWS-Technologie.
- Übersetzen Sie Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen für die AWS-basierte Datenarchitektur von AEVI.
- Arbeiten Sie mit Technologien wie Aurora, Oracle, Athena, Glue und QuickSight.
- Verwalten und optimieren Sie Data Warehouses & Data Lakes.
- Entwerfen, konfigurieren und verwalten Sie die Datenarchitektur unter Einhaltung von PCI, GDPR und CCPA.
- Dokumentieren Sie Datenflüsse und implementieren Sie Datenmodelle innerhalb von Geschäftsanwendungen.
- Stellen Sie sicher, dass das Cloud-Datenmanagement die CIA-Standards (Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit) erfüllt.
- Überarbeiten Sie Datenmodelle, um die regulatorische Compliance aufrechtzuerhalten.
- Entwickeln und verwalten Sie ein strukturiertes Datenzugriffsmodell.
Vorteile
- Schnelle Integration in ein hochmotiviertes, globales Team.
- Eine offene, flexible Kultur, die es Ihnen ermöglicht, auf die Weise zu arbeiten, die für Sie am besten funktioniert.
- Unterhaltsame Team- und unternehmensweite Veranstaltungen.
- Raum, Zeit und Werkzeuge für die persönliche Entwicklung.
- Karriereentwicklung und -möglichkeiten.
Qualifikationen
- Beherrschung von Streaming-Plattformen (Kafka, AWS Kinesis) für die Verarbeitung von Echtzeitdaten.
- Tiefes Wissen über AWS Cloud-Daten-Technologien.
- Beherrschung der AWS-Datenbankdienste.
- Vertrautheit mit Infrastructure-as-Code-Tools (Terraform, AWS CloudFormation).
- Gutes Verständnis von Datenklassifizierung, Verschlüsselung und Datenschutz.
- Solides Wissen in Python und Java.
- Erfahrung mit Big-Data-Frameworks (Apache Spark, Hadoop).
- Starke Expertise in SQL, DML und DDL.
- Starke Fähigkeiten im Datenmodellieren und -design.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten auf sowohl geschäftlicher als auch technischer Ebene.
Data Engineer Arbeitgeber: Aevi
Als Arbeitgeber im Fintech-Bereich bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf modernste Technologien setzt. Unsere offene und flexible Unternehmenskultur fördert nicht nur die persönliche und berufliche Weiterentwicklung, sondern auch den Austausch innerhalb eines motivierten, globalen Teams. Genießen Sie regelmäßige Teamevents und profitieren Sie von einer strukturierten Karriereentwicklung, während Sie an spannenden Projekten mitwirken, die den Zahlungsverkehr der Zukunft gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer 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 Aevi 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 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 bei Aevi gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Aevi 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 Aevi entscheidend sein!
