Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere skalierbare Datenpipelines für Analytics und KI-Lösungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem motivierten und smarten Team.
- Vorteile: Attraktive Gehälter, Beteiligung am Verkaufserfolg und exklusive Investitionsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flexibles Arbeitsmodell in einem familienfreundlichen Umfeld mit starkem Teamgeist.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft und entwickle deine Karriere als digitaler Leader.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was der Kunde sucht:
- Sie entwerfen, bauen und optimieren skalierbare Datenpipelines und Architekturen, die die Grundlage für Analysen und KI-Lösungen bilden.
- Sie stellen sicher, dass Daten aus verschiedenen Quellen effizient integriert, transformiert und für Geschäfts- und Analyseanwendungsfälle verfügbar gemacht werden.
- Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Beratern und Product Owners zusammen, um End-to-End-Datenlösungen mit messbarem Geschäftswert zu liefern.
- Sie entwickeln und pflegen ETL/ELT-Prozesse, die Datenqualität, Zuverlässigkeit und Leistung gewährleisten.
- Sie übernehmen Verantwortung für cloudbasierte Dateninfrastrukturen (Azure, AWS oder GCP) und tragen zu deren kontinuierlicher Verbesserung bei.
- Sie nutzen Containerisierung und Workflow-Tools (z. B. Docker, Airflow), um robuste, automatisierte und reproduzierbare Systeme zu erstellen.
- Sie entwickeln Lösungen mit einem klaren End-to-End-Denken, von der Rohdatenerfassung bis zur Produktionsbereitstellung.
- Sie tragen aktiv zur Weiterentwicklung unserer Datenstrategie, -werkzeuge und Best Practices innerhalb des Unternehmens bei.
Was der Kunde verlangt:
- Sie haben einen Abschluss mit ausgezeichneten Noten in Informatik, Data Engineering, Informationssystemen, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich.
- Sie haben umfangreiche Erfahrung in Python und SQL als grundlegende Werkzeuge für Datenintegration, -transformation und -automatisierung.
- Sie haben praktische Erfahrung im Aufbau und Management von ETL/ELT-Pipelines und Daten-Workflows.
- Sie sind erfahren mit Cloud-Umgebungen (vorzugsweise Azure, alternativ AWS oder GCP).
- Sie sind mit Containerisierung und Workflow-Orchestrierungstools wie Docker und Airflow vertraut.
- Sie haben Erfahrung mit Infrastructure as Code (z. B. Terraform), um skalierbare, reproduzierbare Setups zu verwalten.
- Sie verstehen Data Lakes, Data Warehouses und Streaming-Technologien (z. B. Kafka, Kinesis).
- Idealerweise haben Sie Erfahrung mit verteilten Verarbeitungssystemen wie Spark, Snowflake oder Databricks.
- Sie gewährleisten Datenqualität, Beobachtbarkeit und Monitoring als integrale Bestandteile Ihrer Lösungen.
- Sie genießen die bereichsübergreifende Zusammenarbeit mit Data Scientists, Product Owners und Kunden.
- Sie sind ein serviceorientierter und kommunikativer Teamplayer mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung und Leidenschaft für Ihre Arbeit.
- Sie haben starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten und können komplexe Themen klar erklären.
- Sie sprechen fließend Englisch; regionale Sprachen sind von Vorteil.
Was Sie erwarten können:
- Ihr Einfluss ist entscheidend: Sie gestalten aktiv die digitale Zukunft in einem hochmotivierten und intelligenten Team in direkter Zusammenarbeit mit den Gründern und Partnern und schaffen echten Mehrwert durch die Verknüpfung von Strategie und Umsetzung.
- Ihre harte Arbeit zahlt sich aus! Sie profitieren von attraktiven Gehaltspaketen, Beteiligung am Verkaufserfolg und exklusiven Investitionsmöglichkeiten. Darüber hinaus fördern wir unsere Top-Talente durch das Programm 'Digital Leaders of Tomorrow' und bieten Ihnen somit weitere spannende Vorteile.
- Ihre Entwicklung: Ab dem ersten Tag werden Sie auf Ihrem Weg durch eine Vielzahl von Entwicklungsmöglichkeiten unterstützt, übernehmen schnell Verantwortung und haben die Möglichkeit, Ihre individuelle Karriere im Unternehmen zu gestalten. Sie werden ein digitaler Leader!
- Ihr Arbeitsumfeld: Sie werden in ein vielfältiges und familienfreundliches Umfeld mit starkem Teamgeist eintauchen und profitieren von einem flexiblen und hybriden Arbeitsmodell in einem unserer Büros in München, London, Amsterdam, Mailand und Berlin.
- Ihr Blick in die Zukunft: Sie arbeiten an der Spitze der Technologie und gewinnen wertvolle Einblicke und praktische Erfahrungen mit einem Fokus auf digitale Geschäftsmodelle und datengestützte Wertschöpfung in acht zukunftsorientierten Branchen.
- Ihre zusätzlichen Vorteile: Sie können sich auf regelmäßige Teamevents und gemeinsame Sporteinheiten, eine attraktive betriebliche Altersvorsorge, Zugang zu lokalen Fitness- und Wellnesspartnerschaften sowie Mobilitäts- und Essenszulagen freuen, ebenso wie auf eine Vielzahl anderer Unternehmensleistungen.
Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: AVOMIND
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher KI-basierter Produkte konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Schulung anbieten. Mit Standorten in Wien und Linz profitieren Sie von einer lebendigen Stadtatmosphäre und einem starken Netzwerk von Fachleuten in der Technologiebranche.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/f/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 AVOMIND 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/f/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/f/d) bei AVOMIND gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AVOMIND 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 AVOMIND entscheidend sein!
