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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Engineers und entwickle skalierbare Datenpipelines.
- Arbeitgeber: DHL Supply Chain ist ein führendes Unternehmen im Bereich Logistik und Datenanalyse.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und zahlreiche Unternehmensvorteile.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite in einem dynamischen, agilen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in SQL, Python/PySpark und Erfahrung mit Cloud-Datenprojekten.
- Andere Informationen: Coaching von Junior Engineers und Zusammenarbeit in einem internationalen Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
DHL Supply Chain bietet eine einzigartige Gelegenheit, Teil des Data & Analytics Services Teams als Senior Data Engineer zu werden, der an Data Lake- und Data Warehousing-Projekten arbeitet. Diese Rolle umfasst die Analyse von Geschäfts- und Systemanforderungen zur Definition optimaler Datenstrategien. Der Stelleninhaber wird Datenakquisitionsstrategien entwerfen und implementieren sowie die Datenpipeline für das Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Transformieren großer Datensätze verwalten.
Anforderungen:
- Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Datensätzen
- Expertenkenntnisse in SQL und Erfahrung mit relationalen und No-SQL-Datenbanken
- Expertenprogrammierkenntnisse in Python/PySpark, vorteilhafte Erfahrung in Java/Scala
- Bevorzugte Erfahrung in der Datenlagerung für große, komplexe Datensätze – Definition, Aufbau und Optimierung von Datenmodellen basierend auf den Anforderungen des Anwendungsfalls
- Universitätsabschluss in Informatik, Informationssystemen, Statistik oder einem verwandten Bereich
- Starke IT-Erfahrung
- Erfahrung als Data Engineer
- Erfahrung mit Data Lake/Big Data-Projekten in der Cloud (vorzugsweise MS Azure) und/oder auf lokalen Plattformen
- Erfahrung im Entwerfen und Bauen von Lakehouse-Architekturen in Parquet/Delta und Synapse Serverless oder Databricks SQL
- Fähigkeit, modulare Codes zu entwickeln, zu warten und zu verteilen
- Erfahrung mit DevOps-Frameworks
- Verständnis des Softwareentwicklungszyklus, Quellcodeverwaltung, Code-Reviews
- Erfahrung in der Ursachenanalyse und Prozessverbesserung
- Erfahrung in der Unterstützung von Datentransformationsprozessen, Datenstrukturen, Metadaten, Abhängigkeiten und Arbeitslastmanagement
Zusätzliche Fähigkeiten:
- Zusammenarbeit über Teams, geografische Standorte und Ebenen hinweg
- Energiegeladen, enthusiastisch, ergebnisorientiert
- Kundenorientiert mit einer kontinuierlichen Verbesserungsmentalität
- Beratender Ansatz in Datenengineering-Projekten
- Fähigkeit, unabhängig und im Team zu arbeiten
- Coaching von Junior Data Engineers
- Starke Motivation zur Entwicklung und Unterstützung von Datenpipelines
- Agile Denkweise
Sprachliche Anforderungen:
- Englisch – fließend in Wort und Schrift
- Spanisch – wünschenswert
Hauptverantwortlichkeiten:
- Aufbau skalierbarer, leistungsfähiger, wartbarer und zuverlässiger Datenpipelines, Optimierung von Systemen und Aufbau von Grund auf
- Überwachung von Metriken, Analyse von Daten und Zusammenarbeit an Systemverbesserungen
- Pflege und Katalogisierung von Datenmetadaten
- Implementierung von DevOps-Frameworks mit CI/CD
- Zusammenarbeit mit Architekten, Analysten, Ingenieuren und Wissenschaftlern
- Unterstützung agiler Praktiken unter Verwendung von SCRUM
- Coaching eines kleinen Teams von Junior Data Engineers
Data Engineer - Manager Arbeitgeber: DHL Germany
Kontaktperson:
DHL Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer - Manager
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke mit anderen Fachleuten in der Datenengineering-Community. Besuche Meetups oder Konferenzen, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends und Technologien zu erfahren, die für die Rolle relevant sind.
✨Tipp Nummer 2
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit aktuellen Mitarbeitern von DHL Supply Chain zu verbinden. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Herausforderungen, die sie im Bereich Data Engineering erleben, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.
✨Tipp Nummer 3
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die deine Fähigkeiten in Python/PySpark und SQL demonstrieren. Dies zeigt nicht nur dein technisches Können, sondern auch deine Leidenschaft für das Fachgebiet.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Datenpipelines, Datenmodellen und Cloud-Technologien übst. Vertraue dich mit den spezifischen Tools und Technologien an, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer - Manager
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die DHL Supply Chain für die Position des Data Engineer - Manager sucht. Notiere dir wichtige Punkte, die du in deiner Bewerbung ansprechen möchtest.
Betone relevante Erfahrungen: Stelle sicher, dass du in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Datenpipelines, SQL, Python/PySpark und Cloud-Technologien wie MS Azure hervorhebst. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Zielen von DHL Supply Chain passen. Betone deine Teamarbeit und Coaching-Fähigkeiten.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DHL Germany vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Data Engineer - Manager Jobs vertraut. Sei bereit, deine Erfahrungen mit SQL, Python/PySpark und Cloud-Technologien wie Azure zu erläutern. Zeige, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten in der Datenverarbeitung verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Situationen, in denen du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse, dem Design von Datenpipelines oder der Zusammenarbeit mit anderen Teams unter Beweis gestellt hast. Diese Beispiele helfen dir, deine Kompetenzen greifbar zu machen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle auch Coaching und Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen im Team zu sprechen. Betone, wie du andere unterstützt hast und welche Methoden du verwendest, um effektiv im Team zu arbeiten.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews ist es wichtig, Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess oder wie das Team zusammenarbeitet. Das zeigt dein Engagement und deine Motivation für die Position.
