Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und optimiere Workflows mit Databricks.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Zertifizierung in Databricks und Erfahrung in Python, SQL und ETL/ELT.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
We are looking for a Data Engineer who is certified in Databricks (required) to join our team. In this role you will be designing, developing, and optimizing scalable data pipelines and workflows on Databricks. The engineer will work closely with stakeholders to make certain data reliability, performance, and alignment with business requirements.
Scope of Work
Data Pipeline Development
- Building efficient ETL/ELT pipelines using Databricks and Delta Lake for structured, semi-structured, and unstructured data.
- Transforming raw data into consumable datasets for analytics and machine learning.
Data Optimization
- Improving performance by implementing best practices like partitioning, caching, and Delta Lake optimizations.
- Resolving bottlenecks and ensuring scalability.
Data Integration
- Integrating data from various sources such as APIs, databases, and cloud storage systems (e.g., AWS S3, Azure Data Lake).
Real-Time Streaming
- Designing and deploying real-time data streaming solutions using Databricks Structured Streaming.
Data Quality and Governance
- Implementing data validation, schema enforcement, and monitoring to ensure high-quality data delivery.
- Using Unity CatLog to manage metadata, access permissions, and data lineage.
Collaboration and Documentation
- Collaborating with data analysts, data scientists, and other stakeholders to meet business needs.
- Documenting pipelines, workflows, and technical solutions.
Responsibilities
- Fully functional and documented data pipelines.
- Optimized and scalable data workflows on Databricks.
- Real-time streaming solutions integrated with downstream systems.
- Detailed documentation for implemented solutions and best practices.
Skills and Qualifications
- Proficiency in Databricks (certified), Spark, and Delta Lake.
- Strong experience with Python, SQL, and ETL/ELT development.
- Familiarity with real-time data processing and streaming.
- Knowledge of cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP).
- Experience with data governance and tools like Unity CatLog.
Assumptions
- Access to necessary datasets and cloud infrastructure will be provided.
- Timely input and feedback from stakeholders.
Success Metrics
- Data pipelines deliver accurate and consistent data.
- Workflows meet performance benchmarks.
- Real-time streaming solutions operate with minimal latency.
- Stakeholders are satisfied with the quality and usability of the solutions.
#J-18808-Ljbffr
Intermediate - Senior Data Engineer (Databricks) Arbeitgeber: aica consultancy
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Data Engineers die Möglichkeit haben, an innovativen Projekten mit modernster Technologie wie Databricks zu arbeiten. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, sodass unsere Mitarbeiter nicht nur ihre technischen Fähigkeiten erweitern, sondern auch in ihrer Karriere wachsen können. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einer hervorragenden Work-Life-Balance in einer attraktiven Lage.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Intermediate - Senior Data Engineer (Databricks) 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 aica consultancy zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 Intermediate - Senior Data Engineer (Databricks) bei aica consultancy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei aica consultancy 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 aica consultancy entscheidend sein!
