Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering-Plattform mit Databricks.
- Unternehmen: Nachhaltiges Familienunternehmen mit über 2.000 Filialen in Europa.
- Vorteile: Urlaubs- und Weihnachtsgeld, 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio und Personalrabatt.
- Weitere Informationen: Starkes Gemeinschaftsgefühl und zahlreiche Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Entscheidungen und KI-Anwendungen in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in Python, SQL und Cloud-Technologien.
Wusstest Du eigentlich schon, dass wir als nachhaltig agierendes Familienunternehmen mit mehr als 2.000 Filialen in Deutschland, Österreich und den Niederlanden und einem mehrfach ausgezeichneten Online Shop einer der größten Omnichannel-Anbieter im europäischen Textileinzelhandel sind? Unsere Kundschaft freut sich über ein attraktives Preis-Leistungs-Angebot in den Bereichen Bekleidung und Home-&-Living-Sortimente für die ganze Familie. Dieser Familiengedanke findet sich auch in unserem täglichen Miteinander wieder: Ein ausgeprägtes Gemeinschaftsgefühl, Kommunikation auf Augenhöhe sowie ein respektvoller Umgang machen unsere stetig wachsende Ernsting's family zu etwas ganz Besonderem.
Aufgaben
- Du verantwortest den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering- und Analytics-Plattform auf Basis von Databricks.
- Gemeinsam mit unseren Data Scientisten, Datenarchitekten und den Fachbereichen entwickelst Du Datenpipelines und kuratierte Datensätze als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und KI-Anwendungen.
- Du integrierst und transformierst Daten aus unterschiedlichsten Quellsystemen und machst sie für Advanced Analytics, Machine Learning und KI nutzbar.
- Du sicherst Datenqualität durch automatisierte Validierungen, strukturiertes Monitoring, Alerts und klare Governance-Regeln.
- Du operationalisierst Analytics-, ML- und KI-Pipelines nach DevOps/MLOps-Prinzipien mit CI/CD, reproduzierbaren Deployments und stellst den zuverlässigen Betrieb sicher.
- Du bringst Dich aktiv in die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering-Prinzipien und -Standards ein und treibst neue Technologien sowie Best Practices voran.
Profil
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer im Aufbau und Betrieb von Cloud-nativen ETL/ELT-, Batch- und Streaming-Pipelines.
- Abgeschlossenes Studium in Natur-/Ingenieurwissenschaften, Mathematik, (Wirtschafts-)Informatik oder verwandten Fachrichtungen mit entsprechender Vertiefung.
- Sehr gute Praxiserfahrung mit Databricks. Cloud-Expertise (Microsoft Azure und/oder AWS) ist Voraussetzung.
- Kenntnisse im SAP-Umfeld (z. B. SAP Datasphere) sind wünschenswert.
- Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie ein ausgeprägtes Verständnis für methodisches Software Engineering.
- Erfahrung mit Orchestrierung, CI/CD, Infrastructure as Code (z. B. Terraform) und Containerisierung.
- Solides Verständnis für Datenmodellierung, Lakehouse-Prinzipien und Governance als Basis für skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen.
- Freude daran, Projekte eigenverantwortlich voranzutreiben.
- Teamorientierung, Kommunikationsstärke, Eigeninitiative, ein hohes Maß an Qualitätsbewusstsein und die Motivation, sich in Geschäftsprozesse einzuarbeiten.
Wir bieten
- Job & Familie: Wir leben ein starkes Miteinander am Campus bei einer 37,5-Stunden-Woche und eine Kita direkt auf dem Campus.
- Finanzielle Vorteile: Urlaubs- und Weihnachtsgeld, BAV, VL, Corporate Benefits, Personalrabatt und Bike-Leasing.
- Wohlfühlfaktor: 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio auf dem Campus, moderne Arbeitsplätze mit einem großen Campusgarten, mehrere Coffee Hubs und Food-Spots mit frischen Menüs.
- Family Fun: Interne Events und Aktivitäten auf dem Campus mit Boule-Bahn, Padel-Court und Multispielfeld.
- Ein herzliches Willkommen: Mit strukturiertem Onboarding, regelmäßigen Feedback-Gesprächen und individuellen Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
Senior Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Arbeitgeber aus der Region
Autoland bietet Ihnen als Einkäufer im Außendienst (m/w/d) eine herausfordernde und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem der größten herstellerunabhängigen Automobilhandelsunternehmen Deutschlands. Mit flexiblen Einsatzmöglichkeiten, exzellenten Verdienstchancen und einem umfassenden Onboarding-Programm fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung in einem dynamischen Team, das sich durch hohe Kundenorientierung und Qualität auszeichnet.
Kontaktdaten:
Arbeitgeber aus der Region Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior 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 Arbeitgeber aus der Region 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 (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 Senior Data Engineer (m/w/d) bei Arbeitgeber aus der Region gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arbeitgeber aus der Region 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 Arbeitgeber aus der Region entscheidend sein!
