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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte Datenarchitekturen und Data Pipelines für unsere Kunden in einem agilen Umfeld.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf Daten-Analytics spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Arbeitsumfeld und spannende Projekte mit neuesten Technologien.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und lebe datengetriebenes Arbeiten jeden Tag.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes IT-Studium und mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Data Management Tools.
- Andere Informationen: Bewirb dich online in unter 4 Minuten!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Deine Herausforderungen
Du begeisterst dich für Daten und Analytics und willst mit uns gemeinsam die Analytics-Landschaften unserer Kunden gestalten? Du hast Spaß daran, in einem agilen Umfeld deine Akzente zu setzen und Data Pipelines und Datenarchitekturen unserer Kunden zu gestalten. Dadurch werden zeitnah Ergebnisse erzielt und Datenprodukte hoher Qualität geschaffen, die unsere Kunden dabei unterstützen erfolgreich zu werden. Du redest nicht nur über datengetriebenes Arbeiten, sondern lebst es jeden Tag vor? – Dann passt du zu uns!
Was dich erwartet:
- Analyse der Geschäftsprozesse unserer Kunden und Ableitung des richtigen Vorgehens
- Beratung unserer Kunden im Bereich von Data Management, Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse
- Konzeption und (Weiter-)Entwicklung von modernen Daten-Lösungen mit state-of-the-art Technologien wie Snowflake, Azure Synapse, Redshift oder ähnlichen Werkzeugen
- Design und Implementierung von Datenarchitekturen
- Entwurf, Entwicklung und Optimierung von Data Pipelines und -workflows
- Identifizierung von Trends und Best Practices im Bereich Data Engineering und Integration dieser in unser Vorgehensmodell
- (Teil-)Projektleitung von Datenprojekten
Dein Profil
- Abgeschlossenes Studium im IT Kontext
- Leidenschaft für Daten und ein tiefes Verständnis von Konzepten wie Data Warehouse, Data Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit unterschiedlichen Data Management Tools (z.B. Azure Data Fabric, Azure Synapse, AWS Redshift und Glue, dbt) und bei Snowflake denkst du auch nicht (nur) an unser jährliches Ski-Event
- Datenmodellierung und die Arbeit mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken kennst du
- Erfahrung in der Entwicklung von Data Pipelines mit diversen Werkzeugen und auch Flink bedeutet für dich nicht, dass es hektisch wird
- SQL sprichst du genauso sicher wie Englisch und Deutsch und auch Python ist dir nicht fremd
- Du kommunizierst selbstbewusst komplexe technische Konzepte für verschiedene Zielgruppen
Interessiert?
Wir freuen uns über deine Bewerbung (PDF) mit Angabe des Gehaltswunsches und möglichem Eintrittstermin. Jetzt online in unter 4 Minuten bewerben!
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: AWCape
Kontaktperson:
AWCape HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends im Data Engineering, insbesondere über Tools wie Snowflake und Azure Synapse. Zeige in Gesprächen, dass du die neuesten Entwicklungen kennst und anwendest.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären. Du wirst oft gefragt, wie du bestimmte Probleme gelöst hast, also sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu teilen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Daten! In Gesprächen und Interviews solltest du deutlich machen, warum du dich für Data Engineering begeisterst und wie du diese Leidenschaft in deinen bisherigen Projekten umgesetzt hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Senior Data Engineer gefordert werden. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Erfahrung: Hebe deine mindestens 3-jährige Erfahrung mit verschiedenen Data Management Tools hervor. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die du in der Vergangenheit erzielt hast, um deine Fähigkeiten im Bereich Datenarchitektur und Data Pipelines zu demonstrieren.
Zeige deine Leidenschaft für Daten: Erkläre in deinem Anschreiben, warum du eine Leidenschaft für Daten und Analytics hast. Beschreibe, wie du datengetriebenes Arbeiten lebst und welche Trends und Best Practices du in deine Arbeit integrierst.
Füge Gehaltswunsch und Eintrittstermin hinzu: Vergiss nicht, deinen Gehaltswunsch und den möglichen Eintrittstermin in deiner Bewerbung anzugeben. Dies zeigt, dass du die Anforderungen des Unternehmens ernst nimmst und bereit bist, klare Informationen bereitzustellen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei AWCape vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Snowflake, Azure Synapse und AWS Redshift. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du diese Tools in der Vergangenheit eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Datenarchitekturen, Data Pipelines und Datenmodellierung. Übe, komplexe Konzepte einfach zu erklären, damit du sie verschiedenen Zielgruppen verständlich machen kannst.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Teile deine Begeisterung für Daten und Analytics während des Interviews. Erkläre, wie du datengetriebenes Arbeiten in deinem Alltag umsetzt und welche Trends du in der Branche beobachtest.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Achte darauf, klar und selbstbewusst zu kommunizieren. Bereite dich darauf vor, technische Konzepte so zu erklären, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen können. Das zeigt deine Fähigkeit, in einem agilen Umfeld effektiv zu arbeiten.
