Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege Dateninfrastrukturen für Analytik und KI-Initiativen.
- Unternehmen: Luxuriöses Unternehmen mit einem dynamischen, jungen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, persönliche Entwicklung und internationale Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und ein agiles Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenlandschaft und beeinflusse wichtige Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: Master in Informatik oder verwandtem Bereich und 3-5 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
„Schließen Sie sich uns an, um die Kraft der #Daten zu entfesseln, unsere Cloud-Plattformen zu nutzen und modernste Initiativen in großem Maßstab bereitzustellen! Sie werden Teil eines jungen, dynamischen und talentierten Teams sein, das an Analytik und künstlicher Intelligenz mit realen, wirkungsvollen Geschäftsanwendungen arbeitet.“ — Thomas M.; Datenbeauftragter
Als Data Engineer sind Sie verantwortlich für den Aufbau und die Wartung der Daten- und BI-Infrastruktur, die unsere Analytik- und ML-Initiativen antreibt. Sie entwerfen skalierbare Datenpipelines, gewährleisten die Datenqualität, ermöglichen Self-Service-Analytikfähigkeiten und erstellen BI-Produkte in der gesamten Organisation.
Wie werden Sie einen Einfluss ausüben?
„Der Data Engineer sitzt an der Basis des Datenstacks und stellt sicher, dass jede Erkenntnis in Looker von einer robusten, skalierbaren und verwalteten Pipeline unterstützt wird.“
Sie haben die Möglichkeit, die Datenmodelle zu entwerfen, die Geschäftsentscheidungen in der Maison vorantreiben.
Ihre Hauptaufgaben:
- Innerhalb des Cartier Data Office werden Sie geschäftsbereite Datenmodelle, leistungsstarke Infrastruktur und großangelegte Reporting-Dashboards erstellen.
- Analytikfähigkeiten mit Looker: Sie konfigurieren und warten Looker-Dashboards und -Erkundungen und übersetzen komplexe Geschäftsfragen in umsetzbare Erkenntnisse. Sie schulen „Betrachter“ und „Erforscher“, wie sie das Beste aus der Plattform herausholen können.
- Datenmodellierung & Transformation: Sie entwerfen und implementieren dbt-Modelle und dimensionale Datenmärkte und wenden bewährte Verfahren der Softwareentwicklung (Versionskontrolle, Tests) auf die Analytikschicht an.
- Pipelines Engineering: Sie bauen und warten ETL/ELT-Pipelines mit Airflow/Apache Composer und gewährleisten eine nahtlose Datenaufnahme in BigQuery.
- Plattformbetrieb: Sie überwachen die Gesundheit der Datenplattform, beheben Qualitätsprobleme und implementieren Datenverwaltung und Zugriffskontrollen.
- Dokumentation: Sie pflegen Datenbeschreibungen und -herkünfte und stellen sicher, dass Looker eine „einzige Quelle der Wahrheit“ für die Organisation bleibt.
Wie werden Sie mit uns erfolgreich sein?
Sie haben einen Master-Abschluss in Informatik, Datenengineering oder einem verwandten wissenschaftlichen Bereich und 3-5 Jahre Erfahrung im Datenengineering oder analytischen Engineering. Sie verfügen über umfassende Kenntnisse in Looker (LookML) oder PowerBI sowie SQL/DBT. Sie wissen, wie man anspruchsvolle Dashboards und die Transformationsschichten erstellt, die sie antreiben. Sie haben ein tiefes Verständnis der Google Cloud Platform (BigQuery) und sind Experte in SQL und Python. Sie haben Erfahrung im Aufbau von Pipelines mit Airflow/Apache Composer. Sie arbeiten gerne in einem schnelllebigen Umfeld und liefern schnell neue Funktionen für anspruchsvolle Geschäftsanwender unter Verwendung eines Agile/DevOps-Betriebsmodells.
Wie halten wir Sie zum Lächeln?
In einem jungen und dynamischen Team, das sich auf persönliche Entwicklung konzentriert, werden Sie an Cartiers Datenreise teilnehmen und modernste Tools nutzen. Sie werden mit multikulturellen Stakeholdern aus verschiedenen Geschäftsbereichen eines führenden Unternehmens in der Luxusbranche zusammenarbeiten. Sie haben die Möglichkeit, Teammitglieder zu betreuen, während unsere Datenreife wächst.
Data Engineer Arbeitgeber: Cartier
Als Arbeitgeber bietet Cartier eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Innovation und persönliche Entwicklung im Mittelpunkt stehen. In einem jungen, dynamischen Team haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich Datenanalyse und künstliche Intelligenz zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen. Zudem profitieren Sie von einer multikulturellen Zusammenarbeit und der Chance, als Mentor für andere Teammitglieder zu agieren, während Sie zur Datenreise eines führenden Unternehmens der Luxusbranche beitragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Projekte und zeig dein Interesse an Data Engineering – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Bau dir ein Portfolio auf! Zeig, was du kannst, indem du eigene Projekte machst oder an Open-Source-Projekten teilnimmst. Das gibt dir nicht nur praktische Erfahrung, sondern auch etwas, das du potenziellen Arbeitgebern zeigen kannst.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Mach dich bereit für technische Fragen und Coding-Challenges. Übe mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Fähigkeiten zu schärfen und selbstbewusst in Interviews zu gehen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du zu uns passt, zögere nicht! Bewirb dich direkt über unsere Website. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und Teil unseres dynamischen Teams zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und bringe deine Leidenschaft für Daten und Technik zum Ausdruck. Das macht deine Bewerbung authentisch und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Engineering. Zeige konkret, wie du mit Tools wie Looker, SQL oder Airflow gearbeitet hast. Das gibt uns einen klaren Eindruck von deinem Können!
Mach es übersichtlich:Strukturiere deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell die relevanten Punkte finden und verstehen, warum du perfekt zu uns passt.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob bei StudySmarter!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cartier vorbereitet
✨Verstehe die Rolle des Data Engineers
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten eines Data Engineers vertraut. Lies dir die Stellenbeschreibung genau durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Aufgaben passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten in SQL, Looker oder Pipeline Engineering zu demonstrieren.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Bereite Fragen vor, die zeigen, dass du an der Unternehmenskultur interessiert bist. Frage nach der Teamdynamik oder wie das Unternehmen Innovationen im Bereich Daten vorantreibt. Das zeigt dein Engagement und Interesse an der Position.
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du mit den Tools und Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Übe den Umgang mit Looker, BigQuery und Airflow, um während des Interviews selbstbewusst auftreten zu können.
