Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und warte automatisierte Data-Ingestion-Pipelines für moderne Datenplattformen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit flachen Hierarchien und offener Kommunikation.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, individuelles Onboarding und unvergessliche Mitarbeiterevents.
- Weitere Informationen: Lerne von erfahrenen Kollegen und wachse in einer unterstützenden Umgebung.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Qualifikationen: Erste Erfahrung in Data Engineering und gute Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Pipeline-Entwicklung: Du entwickelst und wartest automatisierte Data-Ingestion-Pipelines und stellst die zuverlässige Verarbeitung von Batch- und Streaming-Daten sicher.
- Mitwirkung an der Plattform: Du unterstützt beim Ausbau moderner, hybrider Datenplattformen (z. B. auf Basis von Spark/Databricks oder vergleichbaren Technologien) und implementierst Features für moderne Datenarchitekturen (Lakehouse & DWH).
- Data Quality: Du setzt Schema-Validierungen und Datenqualitätsprüfungen während des Ingestion‑Prozesses um und unterstützt bei der Metadatenextraktion.
- Governance‑Support: Du arbeitest an der Umsetzung von Zugriffskontrollen und Datenversionierungen mit, um die Reproduzierbarkeit von Datensätzen zu gewährleisten.
- Performance‑Support: Du unterstützt bei der Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen und hilfst dabei, unnötige Datenbewegungen im System zu minimieren.
- Wachstum: In Zusammenarbeit mit unseren Seniors vertiefst Du Dein Wissen in verteilten Systemen, MLOps‑Tooling und modernen Lakehouse‑Designs.
Qualifications
- Data Engineering: Erste praktische Erfahrung mit Distributed Computing (z. B. Spark/Databricks oder vergleichbare Technologien) und dem Aufbau von Daten‑Pipelines.
- Programmierung: Gute Kenntnisse in Python sowie ein sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken (SQL).
- Cloud Basis: Grundverständnis von Cloud-Technologien (Azure oder AWS) und erste Kontakte zu Docker.
- Versionierung: Sicherer Umgang mit Git und Verständnis für Data Lineage Konzepte.
- CI/CD‑Grundlagen: Grundverständnis von automatisierten Workflows und Deployments.
- Datenmodellierung: Wissen über Partitionierung und grundlegende Architekturprinzipien von Data Lakes.
- Datenmodellierung (auf Star/Snowflake): Grundverständnis für dimensionale Datenmodellierung (Star/Snowflake Schema) und Architekturprinzipien von Data Lakes.
- Qualitätsanspruch: Erfahrung mit Testing‑Verfahren für Datenprozesse und Clean‑Code‑Standards.
- Lernbereitschaft: Du hast eine hohe Motivation, Dich in die rasant entwickelnde Data‑ und AI‑Landschaft einzuarbeiten.
- Team‑Spirit: Du arbeitest gerne kooperativ mit Engineering‑ und Analytics‑Teams zusammen.
- Strukturierte Arbeitsweise: Du gehst Aufgaben methodisch an und hast ein Auge für Datenintegrität.
- Sprachen & Studium: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Engineering oder vergleichbar.
Benefits
- Du kannst in einem rollenbasierten Unternehmen arbeiten (#NoHierarchieGehabe).
- Du findest bei uns eine offene Unternehmenskommunikation und kurze Entscheidungswege wieder.
- Für Deinen optimalen Start steht ein umfangreiches und individuelles Onboarding‑Programm in den Startlöchern.
- Kollegen auf Augenhöhe und unsere Personalentwicklung unterstützen Dich dabei, sowohl fachlich als auch persönlich aufs nächste Level zu kommen.
- Unvergessliche Mitarbeiterevents: monatliche Teamaktivitäten und ein BCM‑Urlaub im Sommer.
- BCM stärkt Deine Balance, egal ob Work oder Life, wir stehen immer hinter Dir.
- Casual oder Anzug? Büro oder Homeoffice? Frühaufsteher oder Nachteule? Du entscheidest, bei uns hast Du die Freiheit, so zu arbeiten, wie es am besten zu Dir passt.
- Du läutest mit unserer BCM Community das Wochenende mit einem (hopfenreichen) Erfrischungsgetränk ein.
- Frisches Obst, Tee, Mineralwasser, Kaffee usw. in unserem Büro selbstverständlich.
Intermediate Data Engineer Arbeitgeber: BCM Solutions GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir eine offene und dynamische Arbeitsumgebung, in der Du Deine Fähigkeiten als Intermediate Data Engineer voll entfalten kannst. Mit einem klaren Fokus auf persönliche und fachliche Weiterentwicklung unterstützen wir Dich durch ein individuelles Onboarding-Programm und regelmäßige Teamaktivitäten, die den Zusammenhalt stärken. Unsere flexible Arbeitskultur ermöglicht es Dir, Deinen Arbeitsstil selbst zu gestalten, sei es im Büro oder im Homeoffice, und sorgt dafür, dass Du sowohl beruflich als auch privat in Balance bleibst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Intermediate Data Engineer erhalten könnten
✨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 BCM Solutions GmbH 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 Intermediate Data Engineer 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 Intermediate Data Engineer bei BCM Solutions GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BCM Solutions GmbH 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 BCM Solutions GmbH entscheidend sein!
