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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne ETL/ELT-Pipelines und sorge für Datenqualität und -konsistenz.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf Datenarchitektur und Analytics spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Unternehmensvergünstigungen warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor oder Master in Informatik oder verwandten Bereichen; 5+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung.
- Andere Informationen: Du arbeitest eng mit internationalen Teams und hast die Chance, an AI-Initiativen mitzuwirken.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Design and implement modern, scalable ETL / ELT pipelines across a range of enterprise and operational systems. Ensure high data quality, consistency, and reliability using automated validation and monitoring mechanisms. Lead efforts to harmonize data structures, naming conventions, and definitions across platforms. Contribute to building a unified data architecture that enables comprehensive analytics and reporting. Develop monitoring dashboards und KPIs in collaboration with business and technical teams. Implement streaming and batch data flows to support real-time decision support. Support analytical use cases by preparing structured, well-documented data layers. Collaborate closely with cross-functional teams, including data scientists, software engineers, and business stakeholders. Contribute to data governance, documentation, and security best practices.
Ihr Profil
- Bachelor’s oder Master’s in Informatik, Datenengineering oder einem verwandten technischen Bereich.
- 5+ Jahre praktische Erfahrung im Datenengineering, idealerweise in komplexen Unternehmens- oder Industrieumgebungen.
- Starke Fähigkeiten in Python, SQL, Spark, Airflow, dbt oder ähnlichen modernen Datenengineering-Tools.
- Vertrautheit mit Echtzeit-Datenpipelines (z.B. Kafka, Flink oder ähnliches) und KI-Initiativen.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP) und On-Premise-Architekturen.
- Komfortabel mit BI-/Visualisierungstools (z.B. Power BI, Grafana, Tableau).
- Tiefes Verständnis von KI-Theorien, Datenmodellierung, Transformation und Automatisierungskonzepten.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in internationalen, funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten.
Senior Data Engineer (m / f / d)new Arbeitgeber: beON consult
Kontaktperson:
beON consult HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer (m / f / d)new
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in deiner Nähe, die sich auf Data Engineering konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Nutze LinkedIn aktiv! Folge unserem Unternehmen und interagiere mit unseren Beiträgen. Zeige dein Interesse an Data Engineering-Themen und teile relevante Inhalte, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und dich als Experten zu positionieren.
✨Tipp Nummer 3
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die deine Fähigkeiten in Python, SQL oder Spark demonstrieren. Dies zeigt nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für die Community.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu ETL/ELT-Pipelines und Datenarchitekturen übst. Vertraue dich mit den Tools an, die wir verwenden, wie Airflow oder dbt, um im Gespräch sicher aufzutreten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer (m / f / d)new
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie technische Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten in Python, SQL, Spark und anderen relevanten Tools demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Unternehmenskultur und den Zielen des Unternehmens passen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei beON consult vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Datenengineering hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Python, SQL, Spark und anderen relevanten Tools vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die ETL/ELT-Prozesse
Stelle sicher, dass du die Konzepte von ETL und ELT gut verstehst, da diese für die Rolle entscheidend sind. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Implementierung von Pipelines und der Sicherstellung von Datenqualität zu sprechen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams ein wichtiger Bestandteil der Rolle ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du in internationalen Teams gearbeitet hast.
✨Bereite Fragen vor
Zeige dein Interesse an der Position und dem Unternehmen, indem du durchdachte Fragen vorbereitest. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Datenengineering-Team oder wie das Unternehmen seine Datenarchitektur weiterentwickeln möchte.
