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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle automatisierte Datenpipelines und arbeite eng mit Data-Teams zusammen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen und unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und interne Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und lerne ständig Neues.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Engineering und Erfahrung in Python, SQL, Spark.
- Andere Informationen: Familienfreundlich mit tollen Mitarbeiterangeboten und regelmäßigen Events.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Das sind deine Aufgaben
- Du konzipierst, implementierst und betreibst vollständig automatisierte Datenpipelines (ETL, ELT etc.) zur effizienten Verarbeitung großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten mit Azure databricks.
- Du bindest verschiedene interne (z. B. Datenbanken, APIs) und externe Datenquellen (u. a. APIs, Web-Crawler) an.
- Du stellst die technisch-operative Datenqualität und -konsistenz sicher, in dem du geeignete Validierungs- und Bereinigungsprozesse realisierst.
- Du überwachst laufende Datenpipelines und Prozesse und behebst eventuelle Fehler im laufenden Betrieb.
- Du arbeitest eng mit unseren Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers und BI-Entwicklern zusammen, um die notwendigen Daten schnell, sicher und effizient bereitzustellen.
- Du dokumentierst deine Arbeitsergebnisse strukturiert und adressatengerecht.
Das bringst du mit
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Naturwissenschaften oder vergleichbarer Fachrichtung und erste Berufserfahrung im Bereich Data Engineering gesammelt.
- Du hast Kenntnisse in der Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines (ETL, ELT) idealerweise mit Spark und databricks.
- Du hast Erfahrung in Python, SQL, Spark etc. mit klarem Fokus auf Data Engineering.
- Du bringst ein gutes Grundverständnis für die Anbindung von Datenbanken, APIs etc. an eine Daten Plattform mit.
- Die Umsetzung und Einhaltung hoher Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen in einem regulierten Umfeld sind für dich Bestandteil deiner täglichen Arbeit.
- Du strebst danach kontinuierlich neues zu lernen und dich vorlaufend weiterzuentwickeln.
- Du verfügst über sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
On top für dich / Deine Vorteile
- 30 Tage Urlaub + Rosenmontag frei
- Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit des mobilen Arbeitens an bis zu 2 Tagen pro Woche
- Interne kostenlose Kursangebote, Fort- und Weiterbildungen
- Betriebliche Gesundheitsförderung, Sport- und Erholungsangebote (Standort Neuss)
- Unterstützung bei der betrieblichen Altersvorsorge
- Familienfreundlich, private Zusatzversicherung, auch für Angehörige
- Die Möglichkeit, neben dem Beruf zu studieren
- Kommunikation auf Augenhöhe und regelmäßige Feedbackgespräche
- After Work Veranstaltungen sowie Sommer- und Weihnachtsfeste (Standort Neuss)
- Mitarbeiterangebote über Corporate Benefits oder Mitarbeitervorteile für z.B. Technik, Reisen oder Wohnen
- Ausgestatte Küche mit Kaffee, Tee, Wasser und frischem Obst
- Subventioniertes Mittagessen, das geliefert wird und ein Snackautomat mit süßen, gesunden oder warmen Snacks (Standort Neuss)
- Überdachte kostenlose Parkplätze und abschließbare Fahrradstellplätze (Standort Neuss)
- Gute Verkehrsanbindung mit öffentlichen Verkehrsmitteln
- Die Möglichkeit auf ein JobRad und ein vergünstigtes Deutschlandticket
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Creditreform
Kontaktperson:
Creditreform HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen, also lass uns aktiv werden und unser Netzwerk erweitern!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an einer Zusammenarbeit. Manchmal gibt es ungenutzte Möglichkeiten, die nur darauf warten, entdeckt zu werden!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Da du im Data Engineering tätig sein möchtest, solltest du deine Kenntnisse in Python, SQL und Spark auffrischen. Lass uns gemeinsam an Projekten arbeiten, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren und dich auf technische Fragen vorzubereiten.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Erzähle in Gesprächen von deinen Projekten und was dich an Data Engineering begeistert. Deine Begeisterung kann ansteckend sein und uns helfen, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Data Engineer bei StudySmarter interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig.
Betone deine Skills: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL und Spark klar hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Datenpipelines zu entwickeln oder zu optimieren. Wir wollen wissen, was du drauf hast!
Sei strukturiert: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Eine übersichtliche Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Creditreform vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure Databricks, ETL/ELT-Prozesse und Python. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du Datenpipelines konzipiert und implementiert hast und welche Tools du dabei verwendet hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen Entwicklern wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und wie du Kommunikationsbarrieren überwunden hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Data Engineering oder wie das Team die Datenqualität sicherstellt.