Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und baue MLOps-Infrastrukturen für maschinelles Lernen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und Machine Learning.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und enge Zusammenarbeit mit Data Scientists.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 67500 - 82500 € pro Jahr.
Diese Rolle erfordert eine pragmatische Ingenieureinstellung. Sie sind verantwortlich für die Architektur robuster Datenpipelines, das Design skalierbarer Transformationslogik und den Aufbau der MLOps-Infrastruktur, die erforderlich ist, um Machine-Learning-Workflows in der Produktion bereitzustellen, zu überwachen und zu skalieren.
- Entwerfen, bauen und warten Sie skalierbare, fehlertolerante Datenpipelines (ETL/ELT), um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit Spark und cloud-nativen Architekturen zu erfassen und zu verarbeiten.
- Eng mit Data Scientists zusammenarbeiten, um experimentelle Modelle in sauberen, produktionsbereiten Code und robuste Pipelines zu überführen.
- Implementieren Sie fortschrittliche Datenmodellierungs- und Transformationslogik, um hochpräzise Eingaben sowohl für nachgelagerte Modelle als auch für Geschäftsanalysen sicherzustellen.
- Erstellen Sie kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungspipelines für Daten- und ML-Workflows, um Systemzuverlässigkeit, Datenqualität und Betriebszeit sicherzustellen.
Sprachen & Frameworks: Scala, Python, SQL, Spark (mit Erfahrung in der Nutzung von Spark in Produktionsumgebungen)
Ihr Profil:
- 7+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, idealerweise mit praktischer Erfahrung in analytischen Ingenieurpraktiken (z.B. Datenmodellierung, Transformationslogik).
- Nachgewiesene Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Data Scientists oder der Leitung von Data-Science-Projekten mit einer stark pragmatischen, produktionsorientierten Denkweise.
- Tiefes Verständnis der Orchestrierung von Datenpipelines, verteiltem Processing und dem Aufbau robuster, testbarer ETL/ELT-Systeme.
- Solides Verständnis von Datenmodellierungskonzepten, insbesondere im Kontext von Analytik und Reporting (konzeptionelle, logische und physische Modelle).
Was Sie mitbringen:
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
- Starke Fähigkeit, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Data Science, Engineering und Geschäftseinheiten, zusammenzuarbeiten.
Senior Data/ML Engineer (all genders) Arbeitgeber: Deutsche Lufthansa AG
Die Deutsche Lufthansa AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem inspirierenden Arbeitsumfeld am Frankfurter Flughafen zu arbeiten. Als Praktikant im Bereich Unternehmenskommunikation profitieren Sie von einer umfassenden Betreuung durch erfahrene Fachleute und haben die Chance, wertvolle Einblicke in die spannende Welt der Luftfahrt zu gewinnen. Zudem fördert das Unternehmen aktiv die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter und bietet ein kreatives, teamorientiertes Arbeitsklima.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data/ML 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 Senior Data/ML 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 Senior Data/ML 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!
