Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines für Analysen und ML-Anwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit modernem Cloud-Datenplattform in Azure und Databricks.
- Vorteile: Attraktives Gehalt ab 70.000 € und flexible Arbeitsbedingungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und kontinuierlicher Verbesserung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Kenntnisse in Scala oder Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 70000 € pro Jahr.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen, bauen und warten Sie zuverlässige und skalierbare Datenpipelines zur Unterstützung von Analysen, Berichterstattung und zukünftigen ML-Anwendungsfällen.
- Beitragen zu unserer modernen cloudbasierten Datenplattform in Azure und Databricks.
- Eng mit Datenanalysten und Data Scientists zusammenarbeiten, um Datenprodukte co-kreieren.
- Unterstützen und beitragen zu unserer internen Datenplattform zusammen mit unserem Data Platform Engineer.
- Datenqualität, Dokumentation und Leistung kontinuierlich verbessern.
- Best Practices in DataOps fördern: CI/CD, Monitoring, Alerting, Testing und Infrastructure-as-Code.
Ihr Profil:
- Über 7 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering, idealerweise mit praktischen Erfahrungen in analytischen Ingenieurpraktiken (z. B. Datenmodellierung, Transformationslogik).
- Tiefes Verständnis für die Orchestrierung von Datenpipelines, verteilte Verarbeitung und den Aufbau robuster, testbarer ETL/ELT-Systeme.
- Expertise in Scala oder Python mit starken SQL-Kenntnissen und Erfahrung in der Nutzung von Spark in Produktionsumgebungen.
- Erfahrung mit cloud-nativen Architekturen.
- Vertrautheit mit Streaming-Daten-Frameworks.
- Solides Verständnis von Konzepten der Datenmodellierung.
Sprachen & Frameworks: Scala, Python, SQL, Spark
Cloud & Infrastruktur: Azure Cloud Platform, Databricks, Kafka, Azure DevOps/GitHub, Terraform
Was Sie mitbringen:
- Starke Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams.
- Hohe Aufmerksamkeit für Details mit starkem Fokus auf Datenqualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
- Außergewöhnliches Stakeholder-Management.
- Eigeninitiative mit starken organisatorischen Fähigkeiten.
Wir glauben an faire und transparente Vergütung. Für diese Position beginnt das Jahresgehalt bei mindestens 70.000 € und hängt von Ihren Qualifikationen, Erfahrungen und Verantwortungsgrad ab.
Data Engineer (all genders) Arbeitgeber: Deutsche Lufthansa AG
Die Lufthansa Aviation Training GmbH bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes und multikulturelles Arbeitsumfeld am Münchner Flughafen, wo Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Mit umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und einem klaren Fokus auf Datenqualität und Governance, ermöglicht LAT seinen Mitarbeitern, an spannenden Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld auszubauen. Zudem profitieren die Mitarbeiter von einer starken Unternehmenskultur, die Eigeninitiative und unternehmerisches Denken fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (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 Deutsche Lufthansa 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 Data Engineer (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 Data Engineer (all genders) bei Deutsche Lufthansa AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Lufthansa 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 Deutsche Lufthansa AG entscheidend sein!
