Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue skalierbare Datenpipelines und integriere Daten für KI-Workflows.
- Unternehmen: Innovatives Legal-Tech-Unternehmen mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Jahresgehalt bis zu 75.000 EUR und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell in München mit großem Entwicklungspotenzial.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenarchitektur und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Python und ETL-Tools erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 75000 € pro Jahr.
Dies ist eine grundlegende Rolle im Bereich Datenengineering in einem Unternehmen für Rechts- und Finanztechnologie, das Software entwickelt, die Banken, Versicherern und regulierten Betreibern hilft, hohe Volumina paralleler Ansprüche und Klagen zu verwalten. Sie werden direkt mit dem Gründungsteam zusammenarbeiten, um die Dateninfrastruktur von Grund auf zu entwerfen und aufzubauen, und große Dokumenten- und Fallarchive in zuverlässige Grundlagen für KI-Workflows und Dashboards umzuwandeln.
Was Sie tun werden:
- Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines für große Dokumenten- und Fallarchive aus verschiedenen Quellen und Formaten.
- Integration und Modellierung von Daten zur Unterstützung von KI-Workflows, Analysen und Dashboards.
- Sicherstellung der Datenqualität, Leistung und operativen Zuverlässigkeit in Produktionssystemen.
- Einrichtung, Optimierung und Verwaltung von Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes.
- Verbindung von APIs und Integration von Altsystemen für einen nahtlosen Datenaustausch.
- Mitgestaltung der gesamten Datenarchitektur in enger Zusammenarbeit mit dem CTO.
Was wir suchen:
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und Datenmodellen mit SQL, Python und ETL-Tools.
- Starke Kenntnisse in relationalen Datenbanken, insbesondere PostgreSQL.
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur und dem Betrieb von Produktionsdatenplattformen.
- Erfahrung in der Anbindung von APIs und der Integration von Altsystemen für den Datenaustausch.
- Hintergrund in der Vorbereitung von Daten für KI-Workflows, Analysen oder BI-Dashboards.
- Erfahrung in der Einrichtung oder Optimierung von Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes.
- Ein pragmatischer, selbstgesteuerter Arbeitsstil mit echtem Interesse an komplexen regulatorischen oder rechtlich verwandten Bereichen.
Vergütung & Vorteile:
Gehalt bis zu 75.000 EUR jährlich. Bedeutende Verantwortung und architektonische Verantwortung ab dem ersten Tag. Flexible Arbeitszeiten.
Standort: Hybrid, basierend in München, Bayern, Deutschland.
Data Engineer in München Arbeitgeber: Clera
Als Arbeitgeber in einem dynamischen B2B-Startup im Bereich Bautechnologie bietet unser Unternehmen eine inspirierende Arbeitsumgebung in Berlin, die Kreativität und Innovation fördert. Wir legen großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur Weiterbildung sowie ein unterstützendes Team, das gemeinsam an der Lösung realer Probleme arbeitet. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und einer offenen Unternehmenskultur schaffen wir ein Umfeld, in dem jeder Einzelne einen bedeutenden Beitrag leisten kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer in München 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 Clera 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 Data Engineer in München 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 Data Engineer bei Clera gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clera 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 Clera entscheidend sein!
