Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines und Integrationen in realen Unternehmensumgebungen.
- Unternehmen: Junges Unternehmen mit starkem Wachstum und innovativen Projekten.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und leistungsbasierte Boni.
- Weitere Informationen: Wir schätzen Motivation über Abschlüsse und fördern Eigenverantwortung.
- Warum dieser Job: Gestalte die technische Grundlage für spannende AI-Projekte und wachse mit uns.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Integration heterogener Systeme.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
AI Service Partners (ASP) hilft Unternehmensklienten, GenAI- und Dateninitiativen erfolgreich umzusetzen und zu skalieren, von zentralen Datenplattformen bis hin zu intelligenter Automatisierung, mit Standorten in München und Berlin. Wir arbeiten eng mit den Kunden zusammen, um echte betriebliche Probleme zu lösen, anstatt Demos zu erstellen, und wir bauen ein Team auf, das technische Tiefe mit einer pragmatischen, besitzergreifenden Denkweise kombiniert.
Als Data Engineer bei ASP wirst du das technische Rückgrat hinter den Daten- und KI-Initiativen unserer Kunden aufbauen: Du entwirfst Pipelines, Integrationen und Dateninfrastrukturen, die in realen Unternehmensproduktionsumgebungen laufen, nicht in Sandkästen. Du arbeitest direkt an wichtigen Unternehmensprojekten, bei denen deine Arbeit die Grundlage für alles andere ist, von Berichterstattung über Automatisierung bis hin zu GenAI-Anwendungsfällen.
Aufgaben
- Entwerfen, Bauen und Betreiben von Datenpipelines, Integrationen und Dateninfrastrukturen in realen Unternehmensproduktionsumgebungen
- Erstellen von APIs und Konnektoren zur Integration heterogener Systeme und zur konsistenten Abbildung von Daten über diese Systeme hinweg
- Einrichten und Verwalten von Cloud-Dateninfrastrukturen, einschließlich Zugriffsrechte, Identität und Sicherheitskonfiguration
- Arbeiten mit modernen Datenplattform-Tools wie Microsoft Fabric, Databricks oder ähnlichem, um skalierbare Datenlösungen für Kunden zu erstellen und zu betreiben
- Die technische Grundlage legen, auf der alles andere, von Berichterstattung über Automatisierung bis hin zu GenAI-Anwendungsfällen, aufgebaut ist
Anforderungen
- Erfahrung im Entwerfen, Bauen und Betreiben von Datenpipelines in einer Unternehmensproduktionsumgebung
- Ein solides Verständnis von Datenqualitätspraktiken und wie man Daten konsistent über Systeme hinweg abbildet
- Praktische Erfahrung in der Integration heterogener Systeme, einschließlich des Aufbaus von APIs und Konnektoren
- Kenntnisse über einen oder mehrere Cloud-Anbieter (z. B. Microsoft Azure), einschließlich der Einrichtung von Zugriffsrechten/IAM und Sicherheitskonfiguration
- Erfahrung mit modernen Datenplattform-Tools wie Microsoft Fabric, Databricks oder ähnlichem
- Gute Kenntnisse der Netzwerktechnologie und Sicherheitsgrundlagen, wie sie auf Dateninfrastrukturen angewendet werden
- Eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Durchführung dieser Art von Arbeit, idealerweise bei realen, wichtigen Projekten und nicht nur bei internen oder akademischen
Vorteile
Wir sind ein junges Unternehmen mit starkem Wachstum in den nächsten Jahren, und wir möchten, dass die Menschen, die früh beitreten, mit uns wachsen, sowohl in der Rolle als auch in der Verantwortung. Die Vergütung umfasst ein wettbewerbsfähiges Grundgehalt, das mit deiner Erfahrung in der Rolle skaliert, Eigenkapital und einen leistungsabhängigen Bonus, sodass dein Erfolg direkt mit dem des Unternehmens verbunden ist.
Wir glauben nicht an einen "perfekten" Kandidaten. Fähigkeiten und Erfahrungen werden höher bewertet als formale Abschlüsse, Motivation und Antrieb sind ebenso wichtig wie dein Lebenslauf, und wir bevorzugen Eigenverantwortung gegenüber Hierarchie: Jeder wird erwartet, Ergebnisse zu erzielen, anstatt auf Anweisungen zu warten. Wir haben eine Handlungsorientierung und geben sowie erwarten direkte, ehrliche Rückmeldungen.
Data Engineer in Berlin Arbeitgeber: ASP Group
AI Service Partners (ASP) ist ein dynamisches Unternehmen, das seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und Unternehmensanteile bietet, sondern auch eine Kultur der Eigenverantwortung und des kontinuierlichen Lernens fördert. Mit Standorten in München und Berlin profitieren unsere Mitarbeiter von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, in dem innovative Ideen geschätzt werden und jeder die Möglichkeit hat, in seiner Rolle zu wachsen und Verantwortung zu übernehmen. Bei uns arbeiten Sie an realen Projekten, die echte Probleme lösen, und haben die Chance, Teil eines schnell wachsenden Teams zu sein, das die Zukunft der KI mitgestaltet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer in Berlin 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 ASP Group 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 in Berlin 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 bei ASP Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ASP Group 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 ASP Group entscheidend sein!
