Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue zuverlässige Dateninfrastrukturen für komplexe Analysen und Forschung.
- Unternehmen: Technologiegetriebenes Finanzdienstleistungsunternehmen mit internationalem Team.
- Vorteile: Hohe Autonomie, flache Hierarchien und ein wettbewerbsfähiges Gehalt ab 75.000 €.
- Weitere Informationen: Wachsendes internationales Unternehmen, das Ingenieurskunst und Neugier schätzt.
- Warum dieser Job: Löse herausfordernde Probleme und trage zu geschäftskritischen Entscheidungen bei.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Build the data infrastructure, die fortschrittliche Analysen ermöglichen.
Arbeitsmodell: Vollständig vor Ort
Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, zuverlässige Datensysteme zu erstellen, die komplexe Analysen und Forschungen ermöglichen? Genießen Sie es, herausfordernde Probleme im Bereich Datenengineering zu lösen, mit großen Datensätzen zu arbeiten und die Grundlagen zu schaffen, die Teams helfen, bessere Entscheidungen zu treffen? Möchten Sie in einer Umgebung arbeiten, in der Sie echte Verantwortung, minimale Bürokratie und die Freiheit haben, Lösungen auf Ihre Weise zu entwickeln? Wenn Sie diese Fragen mit Ja beantworten, könnte diese Gelegenheit gut zu Ihnen passen!
Unser Kunde ist ein technologiegetriebenes Finanzdienstleistungsunternehmen mit Büros weltweit. Ihre Teams kombinieren umfassende Forschung, fortschrittliche Technologie und großangelegte Datenanalyse, um komplexe geschäftliche Herausforderungen zu lösen und datengestützte Entscheidungen zu unterstützen.
- 3-5+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, Softwareengineering, Data Science oder einem verwandten technischen Bereich
- Starke Programmierkenntnisse in Python, insbesondere im Kontext des Datenengineerings
- Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von Datenpipelines, ETL-Prozessen und Datenanwendungen
- Starkes Wissen über relationale Datenbanken (SQL/PostgreSQL) und Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken
- Erfahrung im Entwurf zuverlässiger, wartbarer Softwarelösungen mit einem starken Ingenieurdenken
- Vertrautheit mit Cloud- und Infrastrukturtechnologien wie AWS, Docker, Kubernetes ist von Vorteil
- Erfahrung mit Tools wie Apache Airflow oder ähnlichen Workflow-Orchestrierungsframeworks ist ein Plus
- Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe technische Probleme unabhängig zu lösen
- Neugierig, proaktiv und komfortabel in einer hochautonomen Umgebung
- Fließend in Englisch und Deutsch
Aufgaben:
- Aufbau und Wartung der Dateninfrastruktur zur Unterstützung des Unternehmens
- Entwicklung, Test und Optimierung von Python-basierten Datenanwendungen, Frameworks und Diensten
- Entwurf zuverlässiger Pipelines zum Sammeln, Verarbeiten, Speichern und Verteilen großer Datensätze
- Verbesserung von Datenplattformen, Bibliotheken und internen Frameworks zur Steigerung der Effizienz des Teams
- Sicherstellung der Datenqualität, Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit in der gesamten Organisation
- Beitrag zur technischen Dokumentation, Code-Überprüfungen und Produktionssupport
- Übernahme von Lösungen von der Idee bis zur Implementierung
Warum diese Rolle?
- Arbeiten an intellektuell herausfordernden Problemen in einer datenzentrierten Umgebung
- Zusammenarbeit mit hochqualifizierten Fachleuten
- Aufbau von Systemen, die direkt geschäftskritische Entscheidungen unterstützen
- Genießen Sie ein hohes Maß an Autonomie, Verantwortung und technischer Freiheit
- Arbeiten in einer flachen Organisation mit minimaler Bürokratie und ohne unnötige Prozesse
- Teil eines wachsenden internationalen Unternehmens werden, in dem Ingenieurexzellenz und Neugier hoch geschätzt werden
Jahresbruttogehalt: BEGINNT bei 75.000 € (je nach Erfahrung und Fähigkeiten)
Senior Data Engineer Arbeitgeber: CLC Consulting
CLC Consulting in Wien bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten in der Projektentwicklung von Energieinfrastrukturprojekten voll auszuschöpfen. Mit einem engagierten Team und der Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung Ihrer Projekte fördern wir nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern auch Ihre persönliche Entfaltung. Genießen Sie die Flexibilität und Eigenverantwortung, die diese Position mit sich bringt, während Sie einen bedeutenden Beitrag zur Energiewende leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer erhalten könntest
✨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 CLC Consulting 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 CLC Consulting gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CLC Consulting 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 CLC Consulting entscheidend sein!
