Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und sorge für hochwertige Daten für Analysen und Reporting.
- Unternehmen: Dynamisch wachsende E-Commerce Agentur in Berlin, einer der erfolgreichsten Amazon-Händler Deutschlands.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexibles Arbeiten, unbefristeter Vertrag und 30 Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien, offene Kommunikation und regelmäßige Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv eine datengetriebene Organisation und arbeite mit innovativen Technologien.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Datenpipelines, Kenntnisse in Microsoft Azure und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Du möchtest nicht nur Daten verarbeiten, sondern eine moderne Datenplattform entwickeln, die Analysen, Reporting und datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglicht? Dann könnte diese Position genau das Richtige für dich sein. Unser Kunde, ein dynamisch wachsende E-Commerce Service Agentur in Berlin, zählt zu den erfolgreichsten Amazon-Händlern Deutschlands und vertreibt tausende Produkte. Für den weiteren Ausbau der Data & Analytics Landschaft wird eine Persönlichkeit gesucht, die moderne Datenarchitekturen entwickelt und den Weg zu einer datengetriebenen Organisation aktiv mitgestaltet.
Aufgaben
- Als Data Engineer entwickelst und betreibst du moderne Datenplattformen in Microsoft Azure und Microsoft Fabric und sorgst dafür, dass hochwertige Daten zuverlässig für Analysen, Reporting und Machine-Learning-Anwendungen bereitstehen.
- Data Engineering: Konzeption, Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung moderner Datenpipelines in Microsoft Azure und Microsoft Fabric.
- Datenqualität: Sicherstellung einer hohen Datenqualität, Vollständigkeit und Reproduzierbarkeit sowie Implementierung effizienter inkrementeller Datenladeprozesse.
- Datenintegration: Entwicklung und Pflege effizienter ETL-/ELT-Prozesse sowie API-basierter Datenintegrationen.
- Plattformbetrieb: Entwicklung robuster Monitoring-, Logging- und Fehlerbehandlungskonzepte sowie kontinuierliche Optimierung von Performance, Kosten und Datenworkflows.
- Data Architecture: Mitarbeit am Aufbau einer skalierbaren Datenarchitektur inklusive Test-, Staging- und Produktionsumgebungen sowie moderner Technologien wie CI/CD, Fabric Pipelines, dbt oder Airflow.
- Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit dem Head of Data & Analytics und den Data Analysts zur Bereitstellung hochwertiger Daten für Power BI Dashboards und Machine-Learning-Modelle.
Qualifikation
- Mindestens 3–5 Jahre Berufserfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines oder Datenplattformen – idealerweise auf Senior-Level, motivierte Mid-Level-Profile sind ebenfalls willkommen.
- Fundierte Kenntnisse in Microsoft Azure Data Services, insbesondere Data Factory und/oder Azure Synapse; idealerweise ergänzt durch Erfahrung mit Microsoft Fabric.
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python, insbesondere im Bereich ETL-/ELT-Prozesse und Automatisierung.
- Erfahrung in der Datenmodellierung, idealerweise mit Bronze-, Silver- und Gold-Layer-Architekturen.
- Kenntnisse im Datenqualitätsmanagement sowie in Monitoring, Logging und Performance-Optimierung.
- Erfahrung in der eigenverantwortlichen Umsetzung technischer Projekte sowie eine strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Ausgeprägte Teamorientierung sowie Freude an der Zusammenarbeit in einem internationalen Umfeld.
- Fließende Deutsch- oder Englischkenntnisse. Bei geringeren Deutschkenntnissen (ab B1) werden dafür sehr gute Englischkenntnisse vorausgesetzt.
Nice-to-haves
- Erfahrung mit inkrementellen Ladeprozessen und Delta-Verarbeitung.
- Erfahrung in der Datenintegration für Power BI sowie im Umgang mit semantischen Modellen.
- Kenntnisse im E-Commerce- oder Amazon-Umfeld.
- Erfahrung mit API-basierten Datenintegrationen.
- Kenntnisse in CI/CD, z. B. mit GitHub Actions oder Azure DevOps.
- Interesse an Machine Learning und dem Aufbau datengetriebener Organisationen.
- Erfahrung mit Openbridge.
Benefits
- Attraktive Vergütung: Ein leistungsgerechtes Fixgehalt, das deiner Erfahrung und Qualifikation entspricht.
- Flexibles Arbeiten: Hybrides Arbeitsmodell mit 2 Home-Office Tagen, einer 40-Stunden-Woche, Gleitzeit mit Arbeitsbeginn zwischen 6:00 und 10:00 Uhr.
- Langfristige Sicherheit: Unbefristeter Arbeitsvertrag sowie 30 Urlaubstage in einem wirtschaftlich erfolgreichen und zukunftssicheren Unternehmen.
- Weiterentwicklung: Ob fachlich oder persönlich – deine Entwicklung wird aktiv gefördert und langfristig begleitet.
- Modernes Arbeitsumfeld: Freue dich auf ein modernes Büro im Berliner Bezirk Lichtenberg.
- Mobilität: Ob mit den öffentlichen Verkehrsmitteln oder dem Auto – profitiere von einem bezuschussten Jobticket oder kostenlosen Parkplätzen direkt am Büro.
- Teamkultur: Flache Hierarchien, offene Kommunikation, eine gelebte Du-Kultur und regelmäßige Team- sowie Firmenevents wie "Grill & Chill" sorgen für ein starkes Miteinander.
- Verpflegung: Kostenlose Getränke sowie frisches Obst stehen dir im Arbeitsalltag jederzeit zur Verfügung.
- Mitarbeitervorteile: Profitiere von attraktiven Mitarbeiterrabatten auf das Sortiment sowie weiteren Corporate Benefits.
Die Rolle als Data Engineer klingt genau nach dir? Dann schick uns deinen Lebenslauf und wir geben dir in einem kurzen Telefonat alle weiteren Infos zu Stelle und Unternehmen.
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Werde Teil einer aufstrebenden Boutique-Beratung
Unser Kunde bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Lehrlingsausbilder Metalltechnik, in der moderne Fertigungstechnologien und ein starkes Engagement für Qualität im Mittelpunkt stehen. Die Unternehmenskultur fördert die persönliche und fachliche Entwicklung junger Talente durch enge Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und kontinuierliche Leistungsbewertung. Zudem profitieren Mitarbeiter von klaren Ausbildungsplänen und einem unterstützenden Team, das den Austausch und das Wachstum in einem dynamischen Hightech-Umfeld schätzt.
Kontaktdaten:
Werde Teil einer aufstrebenden Boutique-Beratung Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/w/d) 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 Werde Teil einer aufstrebenden Boutique-Beratung 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 (m/w/d) 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 (m/w/d) bei Werde Teil einer aufstrebenden Boutique-Beratung gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Werde Teil einer aufstrebenden Boutique-Beratung 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 Werde Teil einer aufstrebenden Boutique-Beratung entscheidend sein!
