Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und revolutioniere den Einkauf mit AI-Technologien.
- Unternehmen: Werde Teil von Mercedes-Benz und gestalte die Mobilität der Zukunft.
- Vorteile: Unbefristete Stelle, flexible Arbeitszeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Schwerbehinderte Bewerbende sind herzlich willkommen!
- Warum dieser Job: Sei das Rückgrat unserer Datenplattform und beeinflusse Entscheidungen im Milliardenbereich.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering und fundierte Azure-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Aufgaben
Als digitale Speerspitze im Bereich Mercedes-Benz Cars Einkauf und Lieferantenqualität revolutionieren wir die tägliche Arbeit unserer Kolleg*innen. Advanced Analytics & AI sind für uns keine Buzzwords, sondern unsere Leidenschaft, die wir in unseren Projekten ausleben dürfen. Wir entwickeln Vorhersagemodelle, implementieren die neuesten AI-Technologien und sind die Architekten der Datenplattform für unseren gesamten Geschäftsbereich. Mit unseren Digital-Projekten schaffen wir durch datengetriebene Entscheidungsfindungen einen echten Mehrwert und machen dadurch nicht nur die Arbeit unserer Kolleg*innen leichter, sondern realisieren signifikante finanzielle Potentiale für unser Unternehmen.
Als Senior Data Engineer bist du das Rückgrat dieser Plattform: Du baust die Datenpipelines, die aus verstreuten Rohdaten belastbare, produktionsreife Datenprodukte machen — und verstehst dabei nicht nur den Code, sondern auch den Einkaufsprozess dahinter, den du damit bewegst. Du willst nicht nur Pipelines bauen, sondern sehen, wie deine Arbeit echte Einkaufsentscheidungen im Milliardenbereich bewegt? Wir sind ein kleines Team mit kurzen Wegen, das technische Exzellenz ernst nimmt und trotzdem pragmatisch denkt. Kein endloses Abstimmungskarussell, keine Schaufensterprojekte — wir bauen Dinge, die tatsächlich genutzt werden. Mit Leuten, denen das genauso wichtig ist wie Dir.
Deine Aufgaben im Einzelnen:
- Konzeption, Aufbau und Betrieb robuster, skalierbarer Datenpipelines auf der Azure-Plattform — von der Rohdatenquelle bis zum konsumfähigen Datenprodukt (ADF, Databricks, ADLS, Synapse, Azure Data Explorer, EventHub)
- Identifikation und Exploration relevanter Datenquellen im Einkaufsumfeld: Datenstrukturen verstehen, Qualität beurteilen und Bereinigungsstrategien entwickeln
- Integration neuer Datenquellen in die bestehende Azure-Infrastruktur — unter Einhaltung konzernweiter Sicherheits- und Governance-Standards
- Entwurf und Implementierung skalierbarer Datenmodelle sowie Backend-Features für datengetriebene Anwendungen und Analyseprodukte
- Sicherstellung des stabilen Betriebs produktiver Datenlösungen: Monitoring, Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung von Laufzeit und Zuverlässigkeit
- Enge Zusammenarbeit mit Fachkolleg*innen im Einkauf: fachliche Anforderungen aufnehmen, in technische Lösungskonzepte übersetzen und gemeinsam zur Produktionsreife bringen
- Mitgestaltung der Datenarchitektur des Bereichs — von der technischen Umsetzung bis zur strategischen Weiterentwicklung der Plattform
- Wissenstransfer und fachliche Unterstützung von Teamkolleg*innen sowie aktive Mitarbeit in agilen Entwicklungsprozessen (Scrum/Kanban)
Qualifikationen
Die Mobilität von morgen ist kein Zufall, sondern basiert auf datengetriebenen Entscheidungen. Werde ein Teil der neuen digitalen Generation bei Mercedes-Benz und schreibe die Automobilgeschichte unseres Unternehmens neu! Idealerweise bringst du Folgendes mit:
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle mit nachweisbarem Fokus auf den Aufbau und Betrieb von Datenpipelines
- Fundierte, hands-on Erfahrung mit Azure-Datendiensten: idealerweise Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Synapse Analytics und/oder Azure Data Explorer
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; Kenntnisse in R oder weiteren Sprachen sind willkommen
- Verständnis für Datenqualitätssicherung, Datenmodellierung und die Besonderheiten von Produktionsdaten in komplexen Unternehmensumgebungen
- Erfahrung mit CI/CD-Praktiken und DevOps-Prozessen im Kontext des Datenbetriebs (z. B. Versionierung von Pipelines, automatisiertes Testing, Deployment-Automatisierung)
- Ausgeprägte Fähigkeit, mit fachlichen Stakeholdern auf Augenhöhe zu kommunizieren — technische Konzepte verständlich erklären, Anforderungen strukturiert aufnehmen
- Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse
Persönliche Kompetenzen
- Leidenschaft fürs Handwerk: Du baust Datenpipelines, die nicht nur funktionieren, sondern langfristig wartbar, dokumentiert und zuverlässig sind
- Pragmatische Problemlösungskompetenz: Du findest den richtigen Grad zwischen technischer Perfektion und lieferbarer Lösung
- Eigenverantwortung und Proaktivität — du identifizierst Schwachstellen in bestehenden Lösungen und gehst sie an, ohne darauf warten zu müssen, dass jemand anderes sie bemerkt
- Neugier auf den Business-Kontext — du willst verstehen, warum ein Datenpunkt wichtig ist, nicht nur wie er fließt
- Bereitschaft, dich zügig in ein neues Fachgebiet einzuarbeiten: Einkaufswissen ist keine Voraussetzung, aber echte Neugier dafür schon
- Kommunikationsstärke auf beiden Ebenen: Du bist Ansprechpartner für Fachkolleg*innen im Einkauf genauso wie für andere Entwickler*innen im Team
- Teamgeist und Freude am aktiven Wissensaustausch — du hilfst Kolleg*innen gerne weiter und lernst selbst genauso gerne dazu
Zusätzliche Information: Es handelt sich um eine unbefristete Stelle. Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Dich gerne im Bewerbungsprozess.
Senior Data Engineer - Procurement Analytics & AI (d/m/f/x) Arbeitgeber: Daimler AG
Als Praktikant im Bereich Product Cost Engineering bei uns erhältst Du die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Team zu arbeiten, das Innovation und Kreativität schätzt. Wir bieten Dir spannende Aufgaben mit echtem Einfluss auf die Produktentwicklung sowie flexible Arbeitszeiten in einer modernen Umgebung, die Raum für Deine Ideen lässt. Zudem fördern wir Deine persönliche und berufliche Entwicklung durch enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen und wertvolle Einblicke in die Fahrzeugkostenanalyse.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer - Procurement Analytics & AI (d/m/f/x) 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 Daimler AG 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 - Procurement Analytics & AI (d/m/f/x) 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 - Procurement Analytics & AI (d/m/f/x) bei Daimler AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Daimler AG 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 Daimler AG entscheidend sein!