Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ETL-Datenstrecken im Customer Service und arbeite in einem interdisziplinären Team.
- Unternehmen: Die DKB AG ist eine innovative Bank mit einer offenen und flexiblen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexibles Arbeiten und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit tollen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Kundenservices mit modernster Technologie und einem agilen Team.
- Qualifikationen: Bachelor oder Master in Informatik oder Mathematik und Erfahrung als Data Engineer.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Du arbeitest im Customer Service der Bank in einem interdisziplinären Team und implementierst dort als Data Engineer die ETL-Datenstrecken für die operativen und steuerungsrelevanten Service-Einheiten in unserem grafischen ETL-Tool.
Du bist technische*r Sparringspartner*in für Product Owner*innen, Data Analyst*innen und Business Analyst*innen im Customer Service und unterstützt beim Schätzen von Aufgabenpaketen sowie beim Aufbau fachlicher Logiken.
Du hinterfragst und erweiterst unsere ETL-Standards und wirkst beim Aufbau parametrisierbarer und teamübergreifender Komponenten mit.
Du analysierst interne und externe Datenquellen und -ziele des Customer Service und setzt dazu performancebewusst ETL-Strecken um.
Du nutzt einen modernen Toolstack und arbeitest in einem agilen Setup.
Du bringst dich in unsere Data Engineer Community ein, teilst dein Wissen und bleibst immer up to date.
Dein Profil
Du hast deinen Bachelor oder Master in (Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-)Mathematik oder in einem vergleichbaren Studiengang mit Bezug zu Daten und deren Verarbeitung in der Tasche.
Du bringst bereits relevante Berufserfahrung als Data Engineer*in mit und hast mit mind. einem ETL-Tool und mit SQL gearbeitet.
Mit deinen Erfahrungen zu performanten Datenstrecken kannst du komplexe Aufgaben verstehen, priorisieren und sie im Team lösen.
Neue Ideen selbstständig und eigenverantwortlich umzusetzen ist für dich selbstverständlich.
Du liebst den Blick über den Tellerrand, tauschst dich gerne mit anderen aus, bist proaktiv, gut organisiert und arbeitest lieber im Team als allein.
Deutschkenntnisse, C1-Niveau.
Deine Benefits und mehr
- Attraktive Vergütung (tariflich oder außertariflich)
- Flexibles und mobiles Arbeiten – temporär auch im EU-Ausland
- Du hast die Wahl: Benefits Pass, Jobticket oder Jobrad
- Moderne Technikausstattung und ToolStack
- Individuelle Qualifizierungsmöglichkeiten
- Duz-Kultur und kein Dresscode
- Externe Mitarbeitendenberatung
- Angebote zum Gesundbleiben
- Weitere Extras wie z.B. betriebliche Altersvorsorge und Versicherungsschutz
(Senior) Data Engineer - Customer Service Arbeitgeber: Das kann Bank
Die DKB AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin ein flexibles und modernes Arbeitsumfeld bietet. Mit einer Duz-Kultur, attraktiven Vergütungsmodellen und individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die DKB nicht nur die persönliche Entwicklung, sondern auch eine offene und inklusive Arbeitsatmosphäre. Zudem profitieren die Mitarbeiter von innovativen Ansätzen im Prozessmanagement und der Möglichkeit, aktiv an der Gestaltung zukunftsorientierter Lösungen mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Engineer - Customer Service 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 Das kann Bank 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 - Customer Service 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 - Customer Service bei Das kann Bank gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Das kann Bank 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 Das kann Bank entscheidend sein!
