Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und ETL-Workflows mit Azure und Databricks.
- Unternehmen: Innovativer Anbieter von Data-Plattform- und Analytics-Lösungen für Unternehmen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, moderne Technologien und direkte Kundeninteraktion.
- Weitere Informationen: Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sind erforderlich.
- Warum dieser Job: Gestalte praxisnahe Lösungen und arbeite in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in Azure.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Wir sind ein spezialisiertes Beratungsunternehmen mit klarem Fokus auf die Databricks Lakehouse Plattform. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach modernen Daten- und KI-Lösungen erweitern wir unsere Databricks Kompetenz und suchen erfahrene Experten, die anspruchsvolle Datenplattformen für unsere Kunden konzipieren, entwickeln und betreiben.
Bei uns arbeiten Sie in einem hochqualifizierten Team, gestalten technische Entscheidungen aktiv mit und unterstützen Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Datenlandschaften.
Ihre Aufgabe
- nKonzeption, Entwicklung und Betrieb produktionsreifer Databricks Lakehouse Lösunge
- nEntwicklung von Structured Streaming Pipelines mit Python und PySpar
- kVerantwortung für die Weiterentwicklung von Unity Catalog Governance zur Sicherstellung sicherer, auffindbarer und gut verwalteter Datenbeständ
- eEntwicklung und Wartung ereignisgesteuerter Datenpipelines in enger Zusammenarbeit mit Backend Engineering Team
- sImplementierung und Betreuung von CI/CD Pipelines in Azure DevOps für automatisierte und zuverlässige Databricks Deployment
- sErstellung hochwertiger, analysefähiger Datensätze zur Generierung skalierbarer Business Insight
- sKontinuierliche Optimierung von Performance, Stabilität, Automatisierung, Monitoring und Observability der Databricks Plattfor
- mMitarbeit an Architekturentscheidungen und technischen Standard
- sBetrieb und Optimierung geschäftskritischer Databricks Lösungen in Produktionsumgebunge
n
Ihr Prof
- ilFundierte praktische Erfahrung in der Konfiguration und Verwaltung von Databricks Umgebungen, einschließlich Cluster Management, Dependency Management und Paketinstallati
- onUmfangreiche Erfahrung mit Azure Databricks in produktiven Enterprise Umgebung
- enNachweisbare Erfahrung in der Entwicklung von Spark und Databricks Pipelines mit Python und PySpa
- rkErfahrung in der End to End Implementierung von Databricks Lösung
- enFähigkeit, Architektur und Designentscheidungen innerhalb von Databricks Plattformen zu treff
- enTiefgehendes Verständnis von Spark Internals, Performance Optimierung und Cluster Konfigurati
- onErfahrung im Betrieb geschäftskritischer Databricks Lösung
- enKenntnisse in Azure DevOps und modernen CI/CD Prozess
- enSehr gute Kommunikations und Beratungsfähigkeit
en
Data Engineer Arbeitgeber: Codex
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Data Engineers an spannenden cloud-nativen Projekten arbeiten können. Wir fördern eine offene Unternehmenskultur, die Teamarbeit und kontinuierliches Lernen unterstützt, und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und einem modernen Arbeitsplatz in einer zukunftsorientierten Branche.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Engineers und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Projekte präsentieren
Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine bisherigen Projekte und Erfahrungen im Bereich Data Engineering zeigst. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Branchenspezifische Kenntnisse vertiefen
Halte dich über die neuesten Entwicklungen in der Azure- und Databricks-Welt auf dem Laufenden. Besuche Webinare, Online-Kurse oder Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und aktuelle Trends zu verstehen.
✨Kundenorientierung betonen
Bereite dich darauf vor, in Vorstellungsgesprächen konkrete Beispiele für deine Erfahrungen im Kundenkontakt zu nennen. Zeige, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit Kunden zusammengearbeitet hast, um deren Anforderungen zu erfüllen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen:Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Technologien, die für die Position als Data Engineer wichtig sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen:Hebe deine mindestens 2-jährige Erfahrung im Bereich Data Engineering hervor. Beschreibe konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die Azure, Databricks oder ETL-Workflows betreffen.
Technische Fähigkeiten darstellen:Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, PySpark und anderen relevanten Technologien klar darstellst. Verwende spezifische Beispiele, um deine Fähigkeiten zu untermauern und zeige, wie du diese in der Praxis angewendet hast.
Motivationsschreiben:Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Entwicklung moderner Data-Plattformen beitragen kannst. Betone auch deine Kommunikationsfähigkeiten und dein sicheres Auftreten in kundenorientierten Umgebungen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Codex vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure, Databricks und Delta Lake. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Technologien anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und bereite dich darauf vor, diese im Detail zu erläutern. Zeige, wie du Datenpipelines entworfen und ETL-Workflows implementiert hast.
✨Kundenorientierung betonen
Da die Position direkten Kundenkontakt erfordert, solltest du deine Erfahrungen in kundenorientierten Projekten hervorheben. Erkläre, wie du mit verschiedenen Stakeholdern zusammengearbeitet hast, um deren Anforderungen zu erfüllen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens. Stelle Fragen dazu, wie das Team arbeitet und welche Möglichkeiten zur Weiterbildung und Entwicklung es gibt. Das zeigt dein Engagement und deine langfristige Perspektive.
