Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines auf Microsoft Azure mit Azure Databricks.
- Unternehmen: Familienunternehmen mit über 49.000 Mitarbeitern und starkem Wachstum.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und betriebliche Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Kollegiales Teamwork und viele Möglichkeiten zur fachlichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenprodukte und arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering, Kenntnisse in Azure Databricks und Python oder Scala.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als eigenfinanziertes Familienunternehmen sind wir mehr als nur ein ca. 4.700 Standorte umspannendes Filialnetz in 34 Ländern, mehr als ca. 8,7 Mrd. Euro Jahresumsatz und mehr als einer der erfolgreichsten Online-Shops für Schuhe in Europa. Deichmann ist Wegbereiter, Förderer und Arbeitgeber von über 49.000 engagierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern weltweit. Als nachhaltig expandierendes Unternehmen sind wir seit mehreren Jahrzehnten in der Lage, unseren Mitarbeitern einen sicheren Arbeitsplatz zu bieten.
Daten sind für Dich nicht nur „Input", sondern die Basis für gute Entscheidungen? Du möchtest Datenprodukte bauen, die stabil laufen, skalieren und echten Mehrwert liefern - von der Quelle bis zur analytischen Nutzung? Dann werde Teil unseres Data-Teams und gestalte mit uns die Weiterentwicklung unserer Azure-Lakehouse-Plattform.
Aufgaben- Du entwickelst, betreibst und optimierst Datenpipelines auf Microsoft Azure, insbesondere mit Azure Databricks (Spark).
- Du baust unsere Data-Lakehouse-Architektur weiter aus - performant, skalierbar und zukunftssicher.
- Du konzipierst und implementierst automatisierte ETL/ELT-Prozesse (inkl. Monitoring, Logging, Fehlerhandling).
- Du integrierst Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen, transformierst sie und stellst sie für Analytics, BI und Data Science bereit.
- Du arbeitest an Datenmodellen (z. B. Kimball, Data Vault) und hilfst dabei, fachliche Anforderungen in robuste Strukturen zu übersetzen.
- Du stellst Datenqualität, Konsistenz und Sicherheit entlang des gesamten Datenlebenszyklus sicher.
- Du arbeitest eng mit Data Scientists, Analysten, Fachbereichen und IT zusammen - agil, pragmatisch und lösungsorientiert.
- Du bringst Dich aktiv in Architektur- und Technologieentscheidungen sowie in die Weiterentwicklung unserer Datenstrategie ein.
- Dein Abgeschlossenes Studium (z. B. (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften) oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering, idealerweise in Cloud-Umgebungen (Azure).
- Sehr gute Kenntnisse in Azure Databricks, Spark sowie Python oder Scala.
- Erfahrung mit modernen ETL/ELT-Konzepten, Datenintegration und dem produktiven Betrieb von Datenpipelines.
- Kenntnisse in der Datenmodellierung (z. B. Kimball, Data Vault) und im Umgang mit relationalen & nicht-relationalen Datenbanken.
- Du denkst strukturiert, arbeitest eigenverantwortlich und hast ein gutes Gespür für Qualität und Wartbarkeit.
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse.
- Ein Umfeld, in dem Du Dinge wirklich bewegen kannst: moderne Datenplattform, relevante Use Cases, viel Gestaltungsspielraum.
- Kollegiales Teamwork, kurze Wege und pragmatische Zusammenarbeit.
- Fachliche Weiterentwicklung durch spannende Projekte, Austausch und Qualifizierung.
- 30 Tage Urlaub.
- Flexible Arbeitszeiten.
- Tageweise mobiles Arbeiten.
- Ermäßigtes DeutschlandTicket Job.
- Betriebliche Altersvorsorge.
- Kitaplätze.
- Bistro.
- Personalrabatt.
- Unterstützungskasse.
- Seminare & Fortbildungen.
- Betriebliches Gesundheitsmanagement.
- Firmenevents.
Als (Senior) Data Engineer (m/w/d) verstärkst Du unser Team in Essen. Wenn Du Einsatz zeigst und etwas bewegen willst, dann bist Du bei uns genau richtig. Lerne uns als Arbeitgeber kennen, informiere Dich über Deine beruflichen Möglichkeiten und bewege mit uns großartige Projekte. Bewirb Dich jetzt online mit Angabe Deiner Gehaltsvorstellung und Deines frühestmöglichen Eintrittstermins. Wir freuen uns auf Dich!
(Senior) Data Engineer - Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d)- Bewerben über Stepstone Arbeitgeber: Deichmann SE
Deichmann ist ein eigenfinanziertes Familienunternehmen, das seinen Mitarbeitern nicht nur einen sicheren Arbeitsplatz bietet, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Innovation und Teamarbeit großgeschrieben werden. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem kollegialen Teamgeist fördert Deichmann die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter und ermöglicht es ihnen, aktiv an der Gestaltung zukunftsweisender Datenlösungen mitzuwirken. Die Lage in Essen bietet zudem eine hervorragende Anbindung und Lebensqualität, was das Arbeiten hier besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Engineer - Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d)- Bewerben über Stepstone erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, die richtige Richtung einzuschlagen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an den Arbeitgeber vorbereitest. Zeig Interesse an der Unternehmenskultur und den Projekten, an denen du arbeiten würdest.
✨Tipp Nummer 3
Mach dich mit den neuesten Technologien und Trends im Data Engineering vertraut. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch einen Vorteil im Gespräch, wenn du über aktuelle Entwicklungen sprechen kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Vergiss nicht, deine Gehaltsvorstellung und den frühestmöglichen Eintrittstermin anzugeben – das macht es für uns einfacher, dich einzuordnen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Data Engineer - Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d)- Bewerben über Stepstone mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Daten sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns in deinem Anschreiben spüren, warum du für die Rolle brennst.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Begriffe und Anforderungen aus der Stellenanzeige in deiner Bewerbung. So zeigst du, dass du die Erwartungen verstehst und genau die richtige Person für das Team bist.
Bewirb dich direkt über unsere Website!:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deichmann SE vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit Azure Databricks und den spezifischen Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast, die du teilen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere wie du Datenpipelines optimiert oder ETL-Prozesse implementiert hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen Fachbereichen wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in diesen Projekten gespielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse am Unternehmen und an der Position. Frage nach den aktuellen Herausforderungen des Data-Teams oder wie die Datenstrategie in Zukunft aussehen könnte.
