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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege skalierbare Datenpipelines für unsere Machine Learning Anwendungen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf Simulationstechnologien spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, jährliches Weiterbildungsbudget und Gesundheitsleistungen in Deutschland und Spanien.
- Andere Informationen: Vollständig remote innerhalb der EU möglich, mit optionaler Büropräsenz in Köln oder Barcelona.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen, multikulturellen Teams mit klaren Entwicklungsmöglichkeiten.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Wir suchen einen qualifizierten und motivierten Data Engineer zur Unterstützung unseres Machine Learning Applications-Teams. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für den Aufbau und die Wartung skalierbarer Datenpipelines, die unsere Simulationstechnologien unterstützen. Ihre Arbeit ist entscheidend für die Ermöglichung eines hochwertigen Datenflusses und der Vorbereitung auf fortgeschrittene analytische und maschinelle Lernaufgaben.
Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung leistungsstarker Lösungen für Datenaufnahme, -transformation und -export zur Unterstützung von Simulations- und Modellierungsabläufen.
- Entwurf und Verwaltung sauberer, modularer APIs und Schnittstellen für zentrale Datenoperationen.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, um deren Anforderungen an Datenzugriff, -transformation und Simulationsinputs zu verstehen und zu unterstützen.
- Partnerschaft mit Ingenieuren zur Integration von Datenkomponenten in vollständige Systeme und APIs.
- Beitrag zu einem kollaborativen und zukunftsorientierten Teamumfeld, das sich auf die Verbesserung von Simulationsmodellen und Datenfähigkeiten konzentriert.
Anforderungen:
- Über 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer, idealerweise in einem Kontext mit Datenwissenschaft oder maschinellem Lernen.
- Akademischer Hintergrund in Informatik, Physik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich.
- Starke Programmierkenntnisse in Python, insbesondere für datenbezogene Anwendungen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, effizienten, skalierbaren Code für die Verarbeitung großer tabellarischer Daten zu schreiben.
- Solide Erfahrung in der Datenmodellierung und im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Datensätzen.
- Vertrautheit mit wichtigen Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy.
- Gutes Verständnis von Datenseen und cloudbasierten Datenplattformen.
- Zusätzliche Punkte für Erfahrung mit großangelegten Datenverarbeitungstools (z.B. Spark, Delta Lake, Dask, Databricks, Snowflake, AWS Athena, Presto).
- Ein scharfes Auge für Details und eine Vorliebe für saubere, einfache und zuverlässige Lösungen.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
Was wir bieten:
- Ein dynamisches, multikulturelles und inklusives Arbeitsumfeld.
- Flexible Arbeitsbedingungen: vollständig remote innerhalb der EU, mit optionaler Büropräsenz in Köln oder Barcelona.
- Jährliches Budget für Lernen und Entwicklung, um in Ihr Wachstum zu investieren.
- Lokale Sprachkurse in Deutschland und Spanien.
- Gesundheits- und Wellnessleistungen in Deutschland und Spanien verfügbar.
- Klare Wege für persönliche und berufliche Entwicklung.
- Regelmäßige Teamevents und unternehmensweite Zusammenkünfte.
Kontaktperson:
Cheuss People Growth HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in deiner Nähe, die sich auf Data Engineering oder Machine Learning konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter zu verbinden. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und zeige dein Interesse an der Position des Data Engineers. Ein persönlicher Kontakt kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 3
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Engineering demonstrieren. Zeige in deinem Portfolio, wie du komplexe Datenpipelines aufgebaut hast, um deine praktische Erfahrung zu untermauern.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Datenmodellen, APIs und Cloud-Plattformen übst. Vertraue auf deine Kenntnisse in Python und den relevanten Bibliotheken, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf und Anschreiben auf deine Erfahrungen als Data Engineer, insbesondere in Bezug auf Datenpipelines, Datenmodellierung und die Verwendung von Python. Zeige konkrete Beispiele, wie du ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
Anpassung des Anschreibens: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Motivation für die Position und das Unternehmen verdeutlicht. Erkläre, warum du ein guter Fit für das Team bist und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der Simulationsmodelle beitragen können.
Prüfe auf Fehler: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine fehlerfreie Bewerbung zeigt Professionalität und Aufmerksamkeit für Details, was besonders in technischen Rollen wichtig ist.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cheuss People Growth vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Data Engineer-Profils vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in Python, Datenmodellierung und Cloud-Plattformen zu den Aufgaben passen, die du in dieser Position übernehmen würdest.
✨Bereite Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -analyse demonstrieren. Zeige, wie du skalierbare Datenpipelines erstellt hast oder wie du mit großen Datensätzen gearbeitet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du eng mit Data Scientists und anderen Ingenieuren zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du in einem kollaborativen Umfeld arbeiten kannst.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Betone deine Bereitschaft, neue Technologien und Tools zu erlernen, insbesondere wenn es um große Datenverarbeitungstools wie Spark oder Databricks geht. Unternehmen suchen oft nach Kandidaten, die sich kontinuierlich weiterentwickeln und anpassen können.