Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle leistungsstarke Data-Pipelines für innovative medizinische SaaS-Produkte.
- Unternehmen: Weltweit führendes Technologieunternehmen im Gesundheitswesen mit über 9.000 Mitarbeitenden.
- Vorteile: Flexible Hybrid-Arbeit, erstklassige Kantine, Fitnessstudio und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Familienfreundliche Arbeitsumgebung mit Kindergarten und attraktiven Teamevents.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit modernster Technologie und AI.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und exzellente SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Unser Mandant ist ein weltweit führendes Technologieunternehmen, das mit seinen hochinnovativen Softwarelösungen die Digitalisierung des globalen Gesundheitswesens maßgeblich prägt. Mit über 9.000 Mitarbeitenden in 19 Ländern wird hier an wegweisenden SaaS-Produkten gearbeitet, die den medizinischen Alltag intelligenter und sicherer machen. Ein zentraler Kern der Unternehmensstrategie ist die Verknüpfung von moderner Cloud-Infrastruktur mit Künstlicher Intelligenz (AI). Wenn Sie Datenarchitekturen auf Senior-Level gestalten und die Brücke zu modernen AI-native Features schlagen möchten, erwarten Sie hier ein absolut krisensicheres Tech-Umfeld mit echtem gesellschaftlichem Purpose.
Ihre Aufgaben
- Data Products & Architektur: Sie designen und betreiben hochperformante Data-Pipelines für hochsensible medizinische SaaS-Produkte sowie klinische Referenzdaten und machen diese verlässlich für Partner nutzbar.
- ETL/ELT-Pipelines: Sie bauen und warten robuste Pipelines in Python mit FastAPI-Services sowie Apache-Spark- / Scala-Workloads – stets mit Fokus auf Datenqualität, Lineage, Observability und Kostenoptimierung.
- AI-Kollaboration: In enger Zusammenarbeit mit Produktmanagern, AI Engineers und Architekten entwerfen Sie innovative Datenprodukte, die neue AI-native Features ermöglichen.
- Smart Engineering: Sie nutzen moderne AI-Agents und Entwicklungstools (z. B. Claude Code) gezielt, um Pipeline-Entwicklungen, Schema-Migrationen und Analysen maßgeblich zu beschleunigen.
- Engineering-Exzellenz: Sie etablieren einen hohen Qualitätsanspruch in der Datenwelt durch automatisierte Tests, CI/CD, stringentes Schema-Management und klare Data Ownership.
Ihre Qualifikationen
- Fundament: Ein abgeschlossenes technisches Studium (Informatik, Data Engineering, Mathematik, Physik oder Elektrotechnik) oder eine Ausbildung.
- Berufserfahrung: Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering auf Senior-Level sowie ein klar nachweisbarer Track Record im Betrieb produktiver Pipelines in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen.
- Tech-Stack: Exzellente SQL-Skills sowie fundierte Praxis mit modernen Data Stacks (z. B. Airflow, dbt, Spark/PySpark, Kafka) und Cloud-Plattformen, idealerweise AWS.
- DevOps & IaC: Sicherer Umgang mit Infrastructure-as-Code (Terraform), GitOps/ArgoCD sowie Versionsverwaltung, automatisiertem Testing und Monitoring.
- AI-Kompetenz: Praktische Erfahrung im effektiven Einsatz von AI im Data-Engineering (z. B. agentische Tools, Context Engineering oder das Design von AI-Pipelines).
- Sprachen: Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift, gepaart mit einer proaktiven Problemlösungsstärke und einem starken Verantwortungsbewusstsein für Patientensicherheit.
Das bietet unser Kunde
- Mobile Work: Hohe Flexibilität im Alltag durch eine feste Hybrid-Regelung mit 2 Tagen mobilem Arbeiten (Homeoffice) pro Woche und 3 Tagen an einem der modernen Standorte.
- Gesundheit & Kulinarik: Eine erstklassige Betriebskantine mit täglich gesunden Gerichten sowie ein voll ausgestattetes, hauseigenes Fitnessstudio mit kostenfreien, wöchentlichen Kursen.
- Familienfreundlichkeit: Ein betriebseigener Kindergarten am Hauptcampus (Raum Koblenz) unterstützen Sie dabei, Familie und Beruf flexibel zu vereinbaren.
- Entwicklung: Umfassende fachliche und persönliche Weiterentwicklung über die interne Inhouse-Academy sowie ein starkes Netzwerk aus externen Kooperationspartnern.
- Zusatz-Extras: Ein attraktives, leistungsgerechtes Gehaltspaket, attraktive Teamevents (Sommerfeste & Weihnachtsfeiern), die Option auf ein JobRad, betriebliche Altersvorsorge (BAV) sowie vielseitige Corporate Benefits.
Data Engineer (m/w/d) Python - 90.000€ p.a. Arbeitgeber: APRIORI - business solutions AG
Unser Mandant ist ein hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur ein krisensicheres Arbeitsumfeld im Bereich der digitalen Gesundheitslösungen bietet, sondern auch eine ausgeglichene Work-Life-Balance durch flexible Hybrid-Arbeitsmodelle und familienfreundliche Angebote wie einen betriebseigenen Kindergarten. Die Unternehmenskultur fördert kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung durch eine interne Akademie sowie zahlreiche externe Kooperationen, während die modernen Standorte mit erstklassigen Annehmlichkeiten wie einer Betriebskantine und einem Fitnessstudio ausgestattet sind.
Kontaktdaten:
APRIORI - business solutions AG Recruiting-Team
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✨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 APRIORI - business solutions AG zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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) Python - 90.000€ p.a. bei APRIORI - business solutions AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei APRIORI - business solutions AG 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 APRIORI - business solutions AG entscheidend sein!
