Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und unterstütze bei der Datenanalyse für spannende Projekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Kollaborative Umgebung mit vielen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien und trage zur datengestützten Entscheidungsfindung bei.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Dataiku sucht einen Data Engineer, der unserem Enterprise Data and Analytics (EDA) Team beitritt. Als Mitglied des EDA-Teams spielen Sie eine zentrale Rolle bei der Bereitstellung von Daten, um Analysen und datengestützte Erkenntnisse für verschiedene Stakeholder und Teams innerhalb des Unternehmens zu ermöglichen. Sie werden auch ein wichtiger technischer Mitarbeiter sein, der zur Datenplattform beiträgt, die zentrale Analysen, eingebettete Analytikteams, Generative AI Engineering und Self-Service-Nutzer in der gesamten Organisation unterstützt. Diese Rolle besteht zu 50 % aus Datenoperationen, Support und Fehlersuche sowie zu 50 % aus neuer Entwicklung. Der Arbeitsalltag im Bereich Datenengineering wird hauptsächlich innerhalb der Datenplattform stattfinden, die mit Snowflake, Dataiku und GitHub erstellt wurde.
Zu Ihren Aufgaben gehören unter anderem:
- Entwicklung von Ingenieurexpertise innerhalb der Dataiku-Plattform zur Unterstützung der Wartung und Entwicklung von Systemintegrationen, Plattformautomatisierungen und Plattformkonfigurationen.
- Entwicklung von Ingenieurexpertise innerhalb von Snowflake für Datenengineering- und Sicherheits-/Governance-Funktionen.
- Erstellung und Pflege von Python- und SQL-Datenreplikations- und Datenpipelines für große und oft komplexe Datensätze.
- Aufbau und Pflege von Datenqualitätsmetriken und Beobachtbarkeit zur Unterstützung von Datenqualitätsstandards.
- Fehlerbehebung bei Datenpipelines, Plattformautomatisierungen und Datenzugriffssystemen.
- Eigenverantwortliche Pflege und Verbesserung von Datenbetriebsprozessen, Monitoring- und Datenqualitätssystemen.
- Gestaltung von Datenmodellen für kurzfristige und langfristige Anwendungsfälle zur Unterstützung der Skalierbarkeit des Data Warehouses.
- Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten und Optimierungen für eine höhere Skalierbarkeit und Liefergeschwindigkeit.
- Enge Zusammenarbeit mit Analytics Engineers zur Bereitstellung von Daten und Datenmodellen für analytische Ergebnisse.
Voraussetzungen:
- Mindestens 2 Jahre relevante Erfahrung im Bereich Data Engineering / Data Platform Engineering.
- Starke technische Fähigkeiten in SQL und Python sind ein Muss.
- Erfahrung mit Dataiku DSS ist von großem Vorteil.
- Vorherige Erfahrung mit Snowflake ist ein Plus.
- Vorherige Erfahrung mit DevOps-Technologien wie Github Actions, Azure DevOps oder Jenkins.
- Erfahrung im Aufbau von Datenmodellen.
- Exzellente analytische und kreative Problemlösungsfähigkeiten.
- Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und Lehren neuer Technologien und Implementierungsstrategien.
- Fähigkeit, mehrere Projekte und Zeitvorgaben gleichzeitig in einer vertrauensvollen Remote-Umgebung zu managen.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, insbesondere mit Stakeholdern auf höherer Ebene.
Data Engineer Arbeitgeber: Dataiku
Dataiku ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine offene und kollaborative Arbeitskultur, in der jeder Mitarbeiter ermutigt wird, seine Ideen einzubringen und an der Entwicklung einer skalierbaren Datenplattform mitzuwirken. Zudem profitieren die Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsbedingungen und der Nutzung modernster Technologien, was die Arbeit nicht nur bedeutungsvoll, sondern auch äußerst erfüllend macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨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 Dataiku 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 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 Dataiku gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dataiku 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 Dataiku entscheidend sein!
