Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines und unterstütze die Datenmodellierung.
- Unternehmen: Dynamische Technologieberatung mit innovativer und kollaborativer Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähige Vergütung und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit 3 Tagen im Büro und exzellenten Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte moderne Dateninfrastrukturen und mache einen echten Unterschied für Kunden.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Über das Unternehmen
Schließen Sie sich einem dynamischen und zukunftsorientierten Technologieberatungsunternehmen an, das Organisationen dabei hilft, die Macht der Daten zu nutzen, um intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Das Unternehmen arbeitet mit Kunden aus verschiedenen Branchen zusammen, um skalierbare Datenplattformen zu entwerfen, zu erstellen und zu optimieren – kombiniert mit tiefem technischem Fachwissen und einer kollaborativen, lösungsorientierten Kultur.
Über die Rolle
Als Senior Data Engineer spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung und Pflege der modernen Dateninfrastruktur des Unternehmens. Sie entwerfen effiziente Datenpipelines, unterstützen die Entwicklung von Datenmodellen und stellen sicher, dass der Datenfluss zwischen den Systemen reibungslos, zuverlässig und bereit für Analysen ist. In enger Zusammenarbeit mit technischen und geschäftlichen Teams verwandeln Sie komplexe Datenherausforderungen in umsetzbare Erkenntnisse, die den Kunden einen Mehrwert bieten.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Entwerfen, erstellen und pflegen Sie skalierbare Datenpipelines mit Databricks oder Microsoft Fabric.
- Entwickeln und verwalten Sie ETL/ELT-Workflows und Datenumwandlungen mit dbt.
- Verwenden Sie Python und SQL, um effiziente, wartbare Datenlösungen zu entwickeln.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Bereitstellung von sauberen, hochwertigen und zugänglichen Daten.
- Beitragen zu Datenarchitektur, Governance und Performance-Optimierungsinitiativen.
- Unterstützen Sie die Integration neuer Datenquellen und helfen Sie bei der Implementierung von Best Practices im gesamten Engineering-Team.
Ihr Profil
- 3+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung oder einem ähnlichen technischen Bereich.
- Starke praktische Erfahrung mit Databricks oder Microsoft Fabric.
- Fortgeschrittene Fähigkeiten in Python, SQL und dbt.
- Erfahrung in der Orchestrierung von Datenpipelines, Data Warehousing und cloudbasierten Architekturen.
- Solides Verständnis von Daten-Governance, Versionskontrolle und CI/CD-Prozessen.
- Analytische Denkweise mit einem proaktiven und kollaborativen Ansatz zur Problemlösung.
- Deutschkenntnisse auf B2-Niveau oder höher sowie solide Englischkenntnisse.
- Komfortabel mit der Arbeit vor Ort an 3 Tagen pro Woche in einem hybriden Setup.
Was wird angeboten
- Ein moderner, innovativer Arbeitsplatz mit Fokus auf Wirkung und kontinuierliches Lernen.
- Eine kollaborative Teamkultur, die Eigenverantwortung, Neugier und Wissensaustausch schätzt.
- Flexible Arbeitsbedingungen, die vor Ort und remote kombinieren.
- Wettbewerbsfähige Vergütung und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
Senior Data 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 Senior Data 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 Senior 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 Senior Data 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!
