Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein internationales Team in Data Engineering und Architektur und berate Kunden auf Management-Ebene.
- Unternehmen: Diconium, ein führendes Unternehmen für digitale Transformation mit einem unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Engagierte Unternehmenskultur mit Fokus auf Vielfalt und Nachhaltigkeit.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und entwickle dich in einer dynamischen Tech-Community weiter.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Cloud-Technologien und Führungskompetenz erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Position Overview
Join our global team of experts at Diconium, a digital business transformation leader.
As a team member, you will work on projects that generate value from software, data, and AI by delivering strategies and solutions that challenge conventional industry practices and drive technological progress.
In everything we do, we prioritize people and genuine human connections, ensuring a supportive and inclusive work environment.
The primary location of this position is Berlin.
Responsibilities
- Lead an international, interdisciplinary team in the area of Data Engineering & Data Architecture.
- Advise clients at the management level on design, implementation, and further development of modern data platforms focusing on cloud‑native architectures and scalable solutions.
- Manage projects and accounts, steer complex data initiatives, and ensure maximum client satisfaction through excellent delivery.
- Continuously evolve our service portfolio, identify new data‑driven business opportunities, and support market expansion with Sales and Product Management.
- Represent Diconium externally at conferences, through expert articles, and in customer committees, positioning yourself as a thought leader in the data community.
- Foster an open, performance‑oriented team culture built on ownership, trust, and growth, and actively shape the development and expansion of our data team.
Qualifications
- Profound experience in Data Engineering, Data Architecture, and modern cloud technologies (e. g., Azure, AWS, Databricks, Snowflake) in complex enterprise environments.
- Several years in consulting‑intensive roles, either in a consulting firm or in corporate settings with high stakeholder complexity.
- Leadership experience, whether disciplinary or functional.
- Excellent communication skills to convey technical topics to diverse audiences, from business units to senior leadership.
- Entrepreneurial mindset, solution orientation, and a drive to take responsibility and move initiatives forward.
- Fluent in German and English (minimum C1 level in both) and comfortable working in international project environments.
Benefits
- Professional and personal growth through training programs, free language courses, competence centers, and an active tech community.
- Flexible work‑life balance with hybrid work, workation, flexible hours, parental support, and sabbaticals.
- Diversity, sustainability, and community initiatives such as a Sustainability Hub, Diversity Taskforce, and after‑work activities.
- Comprehensive benefits including public transport tickets, job bikes, health offers, supplementary insurances, a pension plan, and various discounts.
EEO Statement
At Diconium, we value and recognize the unique perspectives and experiences of each individual.
We welcome and cherish every application equally and stand up against discrimination and harassment based on gender, age, skin color, religion, sexual orientation, origin, disability, gender identity, and other protected characteristics.
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Expert Data Engineering & Data Architecture (all genders) Arbeitgeber: dda diconium data GmbH (inactive)
Diconium ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin eine unterstützende und inklusive Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch Schulungsprogramme und flexible Arbeitsmodelle fördert das Unternehmen eine offene Teamkultur, die auf Vertrauen und Wachstum basiert. Zudem profitieren die Mitarbeiter von umfassenden Zusatzleistungen und der Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich Data Engineering und Data Architecture zu arbeiten.
Kontaktdaten:
dda diconium data GmbH (inactive) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Expert Data Engineering & Data Architecture (all genders) 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 dda diconium data GmbH (inactive) 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 Expert Data Engineering & Data Architecture (all genders) 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 Expert Data Engineering & Data Architecture (all genders) bei dda diconium data GmbH (inactive) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei dda diconium data GmbH (inactive) 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 dda diconium data GmbH (inactive) entscheidend sein!
