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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Erstelle und betreibe automatisierte Datenpipelines für Analyse und Prozessautomatisierung.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen im Logistikbereich, das Vielfalt und Inklusion schätzt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsmodelle, mobiles Arbeiten und Jobsharing sind möglich.
- Warum dieser Job: Spannende Aufgaben in einem dynamischen Team mit Fokus auf moderne Technologien und Datenqualität.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Software Engineering oder verwandten Bereichen; fortgeschrittene Kenntnisse in Datenintegration.
- Andere Informationen: Diversity ist uns wichtig; wir begrüßen Bewerbungen aller Hintergründe.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 42000 - 84000 € pro Jahr.
Sei Teil unseres Teams und erstelle sowie betreibe automatisierte Pipelines für die Datenextraktion, -transformation und -integration. Du wirst mit verschiedenen Datentypen, Datenquellen, Infrastrukturen sowie bestehenden Bausteinen arbeiten. Darüber hinaus machst du Daten aus Quellsystemen für die Datenanalyse oder Automatisierung von Geschäftsprozessen verfügbar und implementierst eine Datenarchitektur, die den definierten (semantischen) Datenmodellen sowie Datenflüssen/Pipelines entspricht. Des Weiteren stellst du die definierte/benötigte Datenqualität sicher und machst die Datenqualität transparent. Du wirst auch mit Geschäftspartnern, Fachexperten und Datenexperten zusammenarbeiten. Nicht zuletzt arbeitest du mit IT-Teams, dem Management und/oder Datenarchitekten sowie Wissenschaftlern zusammen, um die Ziele der Datenaufbereitung zu definieren.
Qualifikationen:
- Ausbildung: Abschluss (Master) in Software Engineering, Informatik oder Wirtschaftsinformatik
- Erfahrung und Wissen: Fortgeschrittene Fähigkeiten in Software Engineering und Algorithmen für Datenintegration und -vorverarbeitung
- Verständnis verschiedener Quell- und Ziel-(semantischer) Datenmodelle (z.B. Schema, Ontologien, Aspektmodelle für digitale Zwillinge)
- Kenntnisse der Datenmanagementfunktionen gemäß Datenmanagementrahmen und -prozessen
- IT-Affinität und Verständnis von Logistikprozessen, Reporting und Analytik
- Fachwissen, Datenmodellierung und Networking sowie Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik
- Erfahrung mit Visualisierungs- und Analysetools
- Kenntnisse im Datenzugriff und in der Transformation
- Verständnis von Datenbusiness und Prozessen
- Anwendung von UX-Methoden und Fähigkeit, moderne Benutzeroberflächen zu erstellen
- Interpretation technischer Ergebnisse
Persönlichkeit und Arbeitsweise:
- Du findest es einfach, mit verschiedenen Interessengruppen zu arbeiten und klar sowie zielgerichtet mit ihnen zu kommunizieren
- Enthusiasmus: IT-Affinität und Verständnis von Logistikprozessen, Reporting sowie Analytik
Sprachen: sehr gute Englischkenntnisse; Kenntnisse in Deutsch sind von Vorteil
Zusätzliche Informationen:
Wir bieten flexible Arbeitsmodelle: von verschiedenen Teilzeitoptionen bis hin zu mobilem Arbeiten und Jobsharing. Zögere nicht, uns zu kontaktieren. Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Data Engineer Logistics fmdiv Arbeitgeber: Bosch Group
Kontaktperson:
Bosch Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer Logistics fmdiv
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Online-Communities, die sich auf Datenengineering und Logistik konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Verstehe die spezifischen Anforderungen der Logistikbranche. Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien in der Datenverarbeitung und Logistik, um während des Vorstellungsgesprächs fundierte Gespräche führen zu können.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten zu demonstrieren. Sei bereit, Beispiele für Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die deine Kenntnisse in der Datenintegration und -transformation zeigen, insbesondere im Kontext von Logistikprozessen.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten! Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Interessengruppen wichtig ist, solltest du Beispiele dafür parat haben, wie du erfolgreich mit unterschiedlichen Teams kommuniziert und zusammengearbeitet hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer Logistics fmdiv
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position einen starken Fokus auf Software Engineering und Datenintegration hat, solltest du deine Erfahrungen und Kenntnisse in diesen Bereichen klar hervorheben. Verwende spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit.
Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten: Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Interessengruppen ist wichtig. Beschreibe in deinem Anschreiben, wie du erfolgreich mit anderen Teams und Stakeholdern kommuniziert hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
Individualisiere dein Anschreiben: Vermeide Standardanschreiben. Passe dein Anschreiben an die spezifischen Anforderungen der Stelle an und zeige, warum du besonders gut zu diesem Unternehmen und der Position passt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bosch Group vorbereitest
✨Verstehe die Datenpipelines
Mach dich mit den Konzepten von Datenextraktion, -transformation und -integration vertraut. Sei bereit, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, die zeigen, wie du automatisierte Pipelines erstellt oder betrieben hast.
✨Kenntnisse über Datenmodelle
Stelle sicher, dass du ein gutes Verständnis für verschiedene Datenmodelle hast, insbesondere für semantische Modelle. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du diese Modelle in der Vergangenheit angewendet hast.
✨Kommunikation mit Stakeholdern
Bereite dich darauf vor, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Du wirst mit verschiedenen Interessengruppen zusammenarbeiten, also sei bereit, Beispiele zu geben, wie du erfolgreich mit anderen kommuniziert und zusammengearbeitet hast.
✨Datenqualität im Fokus
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Sicherstellung und Überwachung der Datenqualität zu sprechen. Zeige, dass du die Bedeutung von Datenqualität verstehst und wie du Transparenz in diesem Bereich geschaffen hast.
