Auf einen Blick
- Aufgaben: Betreuung und Weiterentwicklung von SQL-Datenbanken und DWH-Systemen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenengineering und BI-Lösungen.
- Vorteile: Direktanstellung, Mindestgehalt von € 4.000 brutto, Überzahlung nach Qualifikation.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und entwickle spannende ETL-Prozesse.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, DWH-Entwicklung und BI-Tools wie Power BI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Qualifikationen
- Mehrjährige Erfahrung im Bereich SQL Server Administration, DWH-Entwicklung oder Data Engineering
- Sehr gute Kenntnisse in T‐SQL sowie in der Optimierung komplexer SQL‐Abfragen
- Praxis im Aufbau und Betrieb von Data‐Warehouse‐ und Reporting‐Lösungen (z. B. SSIS, SSAS, SSRS oder vergleichbare Technologien)
- Erfahrung mit BI‐Tools, insbesondere Power BI (Datenmodellierung, DAX, Power Query von Vorteil)
- Erfahrung in der Entwicklung und Integration von Schnittstellen (REST, SOAP, ODATA oder vergleichbare Technologien)
- Verständnis für komplexe Datenmodelle (Star/Snowflake Schema, multidimensionale Modelle)
- Erfahrung in der Integration von Unternehmenssystemen (z. B. ERP, CRM wie Salesforce von Vorteil)
- Idealerweise Erfahrung in produktionsnahen Datenumgebungen (Batchprozesse, Lager-/Chargenlogik, Produktionsdaten)
- Analytisches Denken, strukturierte Arbeitsweise und hohe technische Problemlösungskompetenz
Aufgaben
- Betreuung und Weiterentwicklung von SQL‐basierten Datenbank‐ und DWH‐Systemen
- Entwicklung und Betrieb von ETL/ELT‐Prozessen (z. B. SSIS)
- Schnittstellenentwicklung und -wartung (REST / SOAP / ODATA)
- Datenmodellierung und Weiterentwicklung von DWH‐Strukturen (Datamarts, Cubes)
- Erstellung und Automatisierung von Reports und Dashboards (Power BI, SSRS)
- Performance‐Optimierung von Datenbanken und SQL‐Abfragen
- Analyse und Weiterentwicklung bestehender Daten‐ und Reportingarchitekturen
- Unterstützung bei Systemintegrationen (ERP / CRM / Produktionsdaten)
Vorteile
- Eine Direktanstellung
- Das kollektivvertragliche Mindestgehalt für eine Vollzeitbeschäftigung bei einer 38,5h/Woche beträgt mindestens € 4.000 brutto im Monat, eine Überzahlung nach Qualifikation
Senior Data Engineer Arbeitgeber: CareerWallet
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und kontinuierliche Weiterbildung setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert kreatives Denken und bietet zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten, um Ihre Karriere als Senior Data Engineer voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von einer attraktiven Vergütung und flexiblen Arbeitszeiten, die eine ausgewogene Work-Life-Balance unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior 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 CareerWallet 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 Senior 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 Senior Data Engineer bei CareerWallet gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CareerWallet 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 CareerWallet entscheidend sein!
