Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle eine moderne Cloud-native Lakehouse-Architektur auf Azure und übernehme die Verantwortung für die Infrastruktur.
- Unternehmen: Marktführer im Mobilitätsbereich mit einem innovativen Data & Cloud-Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, an einem grünen Projekt zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld in Hamburg mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte eine zukunftsweisende Datenplattform und habe echten Einfluss auf innovative Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Azure-Datenengineering und DevOps, insbesondere mit Terraform und CI/CD.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
AI Futures are working with a mobility specialist client who are the No. 1 in their category and are expanding their Data & Cloud team.
About the Role
They're rebuilding their Data Warehouse into a modern, cloud-native Lakehouse on Azure, using Databricks, Terraform, and CI/CD pipelines.
They're looking for a Senior/Lead who can take real ownership across both Data Engineering and the Dev Ops side.
What You'll Do
- Design and build a cloud-native Lakehouse architecture on Azure using Databricks
- Own infrastructure design and automation using Terraform (Ia C)
- Build and maintain CI/CD pipelines to support fast, reliable deployments
- Set up monitoring, alerting, and performance/cost optimization across cloud environments
- Implement and maintain cloud security and compliance standards
- Take end-to-end ownership of the platform from architecture decisions to day-to-day operations
What We're Looking For
- Hands-on experience with Azure data engineering
- Experience with Azure Kubernetes clusters
- A solid Dev Ops/Ia C background (Terraform, CI/CD) you're comfortable owning infrastructure, not just writing pipelines.
- Based in Hamburg, willing to work 3-5 days a week in Hamburg office.
- What's on Offer
- A genuine greenfield project, real architectural ownership, not legacy maintenance
- The chance to build a modern data platform for a market leader in mobility
- #J-18808-Ljbffr
Lead Data & Cloud Engineer Arbeitgeber: AI Futures
Als IoT Solutions Architect bei unserem Kunden, einem globalen Hersteller von Industrieausrüstungen, profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die sich an der Spitze der Technologieentwicklung befindet. Das Unternehmen bietet nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen und umfassende Sozialleistungen, sondern fördert auch aktiv die berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter durch Schulungen und spannende Projekte im Bereich autonomer Systeme. Hier haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten mit führenden Technologien wie NVIDIA zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data & Cloud Engineer 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 AI Futures 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 Lead Data & Cloud 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 Lead Data & Cloud Engineer bei AI Futures gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AI Futures 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 AI Futures entscheidend sein!
