Auf einen Blick
- Aufgaben: Organisiere Daten und entwickle Pipelines für bedeutungsvolle Einblicke.
- Unternehmen: Booz Allen, ein innovatives Unternehmen mit einem Fokus auf Missionen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Nutze Daten für gute Zwecke und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Datenengineering und Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 46000 - 84000 € pro Jahr.
Die Möglichkeit
Die ständig wachsende Technologie wie IoT, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bedeutet, dass heute mehr strukturierte und unstrukturierte Daten verfügbar sind als je zuvor. Als Data Engineer wissen Sie, dass die Organisation von Daten entscheidende Einblicke liefern kann, wenn sie aus unterschiedlichen Quellen gesammelt werden. Wir benötigen einen erfahrenen Data Engineer wie Sie, um unseren Kunden zu helfen, Antworten in ihren Daten zu finden, die wichtige Missionen beeinflussen.
Als Data Engineer bei Booz Allen werden Sie Datenengineering-Aktivitäten in einigen der mission-driven Projekte der Branche umsetzen. Sie werden Pipelines und Workflows bereitstellen und entwickeln, die disparate Daten organisieren und bedeutungsvoll machen, mit einem klaren Fokus auf angewandte Produktions-KI.
Hier arbeiten Sie mit und leiten ein multidisziplinäres Team von Analysten, Data Engineers, Entwicklern und Datennutzern in einer schnelllebigen, agilen Umgebung. Sie nutzen Ihre Erfahrung in analytischer Exploration und Datenuntersuchung, während Sie die Bewertung, das Design, den Aufbau und die Wartung analytischer Lösungen für Ihre Kunden verwalten.
Arbeiten Sie mit uns, um Daten für das Gute zu nutzen. Schließen Sie sich uns an. Die Welt kann nicht warten.
Sie haben:
- 3+ Jahre Erfahrung im Datenengineering, Anwendungsentwicklung oder im Bereich Data Science
- 3+ Jahre Erfahrung in der Gestaltung, Entwicklung, Operationalisierung und Wartung von Datenanwendungen für Reporting und Analytik im Unternehmensmaßstab
- 3+ Jahre Erfahrung mit Python, SQL, Scala oder R
- 2+ Jahre Erfahrung mit Datenvisualisierungs- oder geospatialen Tools wie Tableau, Qlik, Power BI oder ArcGIS
- Erfahrung in der Erstellung von Lösungen innerhalb eines kollaborativen, funktionsübergreifenden Teamumfelds
- TS/SCI-Sicherheitsfreigabe
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Science oder Mathematik
Schön, wenn Sie haben:
- Erfahrung mit Palantir-Tools wie Foundry oder Gaia
- Erfahrung mit großen Sprachmodellen, sowohl angewandt als auch theoretisch
- Erfahrung mit verteilten Daten- und Computerwerkzeugen, einschließlich Spark, Databricks, Hadoop, Hive, AWS EMR oder Kafka
- Erfahrung in der Lieferung mit der U.S. Air Force oder dem Verteidigungsministerium
Die Bewerber, die ausgewählt werden, unterliegen einer Sicherheitsuntersuchung und müssen möglicherweise die Eignungskriterien für den Zugang zu klassifizierten Informationen erfüllen; eine TS/SCI-Sicherheitsfreigabe ist erforderlich.
Vergütung
Gehaltsbereich: 77.500,00 bis 176.000,00 USD (jährlich). Der projizierte Gehaltsbereich für diese Position ist ein typischer Gehaltsbereich für diese Position und ist nur ein Bestandteil des Gesamtvergütungspakets von Booz Allen für Mitarbeiter.
Bei Booz Allen feiern wir Ihre Beiträge, bieten Ihnen Möglichkeiten und Wahlmöglichkeiten und unterstützen Ihr gesamtes Wohlbefinden. Unsere Angebote umfassen Gesundheits-, Lebens-, Invaliditäts-, Finanz- und Altersvorsorgeleistungen sowie bezahlten Urlaub, berufliche Entwicklung, Studienhilfe, Programme zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie und Betreuung von Angehörigen. Unser Anerkennungsprogramm würdigt Mitarbeiter für außergewöhnliche Leistungen und überlegene Demonstration unserer Werte. Vollzeit- und Teilzeitmitarbeiter, die regelmäßig mindestens 20 Stunden pro Woche arbeiten, sind berechtigt, an den Leistungsprogrammen von Booz Allen teilzunehmen.
Identitätsstatement
Im Rahmen des Bewerbungsprozesses wird von Ihnen erwartet, dass Sie während Interviews und Bewertungen vor der Kamera sind. Wir behalten uns das Recht vor, Ihr Bild aufzunehmen, um Ihre Identität zu überprüfen und Betrug zu verhindern.
Arbeitsmodell
Unsere menschenzentrierte Kultur priorisiert die Vorteile von Flexibilität und Zusammenarbeit, egal ob dies persönlich oder remote geschieht. Wenn diese Position als remote oder hybrid aufgeführt ist, arbeiten Sie gelegentlich von einer Booz Allen- oder Kundeneinrichtung aus. Wenn diese Position als vor Ort aufgeführt ist, arbeiten Sie nach Bedarf persönlich mit Kollegen und Kunden zusammen.
Engagement für Nichtdiskriminierung
Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für die Beschäftigung, ohne Rücksicht auf Behinderung, Status als geschützter Veteran oder einen anderen Status, der durch geltendes Bundes-, Landes-, Kommunal- oder internationales Recht geschützt ist.
Data Engineer Arbeitgeber: Booz Allen Hamilton
Booz Allen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die globale Herausforderungen angehen. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und umfassenden Sozialleistungen fördert das Unternehmen eine positive Arbeitskultur, in der Innovation und Teamarbeit geschätzt werden. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Science in einem dynamischen Umfeld einzusetzen und gleichzeitig von einem unterstützenden Team zu profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer erhalten könntest
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei bereit für technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten in Python, SQL oder anderen relevanten Tools prüfen. Übe mit Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Sprich in Interviews über deine Begeisterung für Daten und wie du sie nutzen möchtest, um bedeutende Einblicke zu gewinnen. Zeige konkrete Beispiele, wie du in der Vergangenheit Daten erfolgreich genutzt hast.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Karriere-Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du alle aktuellen Stellenangebote im Blick hast.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Stelle sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich Data Engineering klar hervorhebst. Zeige uns, wie du in der Vergangenheit mit Daten gearbeitet hast und welche Tools du beherrschst.
Verwende klare Sprache:Halte deine Bewerbung einfach und verständlich. Vermeide zu viele Fachbegriffe, es sei denn, sie sind unbedingt notwendig. Wir wollen deine Fähigkeiten erkennen, ohne durch Jargon verwirrt zu werden.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle Informationen erhältst, die du brauchst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Booz Allen Hamilton vorbereitet
✨Verstehe die Datenlandschaft
Mach dich mit den neuesten Trends in der Datenverarbeitung vertraut, insbesondere mit IoT, maschinellem Lernen und KI. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten verstehst, die diese Technologien bieten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -analyse demonstrieren. Erkläre, wie du Pipelines und Workflows entwickelt hast, um Daten sinnvoll zu organisieren.
✨Teamarbeit betonen
Da du in einem multidisziplinären Team arbeiten wirst, ist es wichtig, deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit hervorzuheben. Teile Beispiele, wie du erfolgreich mit Analysten, Entwicklern und anderen Fachleuten zusammengearbeitet hast.
✨Technische Fähigkeiten zeigen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL, Scala oder R sowie in Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben zu lösen.
