Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and maintain scalable ETL/ELT data pipelines using Python and dbt.
- Unternehmen: Join a team focused on extending the Elastic Hierarchy framework in a hybrid SaaS environment.
- Vorteile: Work with cutting-edge tools like Airflow, Prefect, and Snowflake.
- Weitere Informationen: Experience with AWS services and data governance is essential.
- Warum dieser Job: Be part of a collaborative environment with analytics and ML teams.
- Qualifikationen: Requires a Bachelor’s or Master’s in Computer Science and strong Python skills.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Design, build, and maintain scalable data systems to support analytics and machine learning in a hybrid SaaS und on-premise Umgebung. Fokus auf die Erweiterung und den Betrieb des Elastic Hierarchy Frameworks.
Verantwortlichkeiten
- Design, entwickeln und warten von skalierbaren ETL/ELT-Datenpipelines mit Python.
- Daten aus mehreren Formaten und Quellen (JSON, CSV, XML) verarbeiten und integrieren.
- Datenumwandlungen und Orchestrierungs-Workflows mit dbt und Orchestrierungstools wie Airflow, Prefect oder Dagster erstellen und verwalten.
- Daten-Governance, Qualität und Sicherheitsstandards durchsetzen.
- Das Elastic Hierarchy Datenframework erweitern, warten und optimieren.
- Mit Analytics-, ML- und Produktteams zusammenarbeiten, um zuverlässige, geschäftsbereite Datensätze zu liefern.
- Datenoperationen in SaaS- und hybriden On-Premise-Umgebungen unterstützen.
Qualifikationen
- Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Data Engineering oder einem verwandten Bereich.
- Starke Python-Entwicklungsfähigkeiten.
- Erfahrung mit AWS-Datenservices (S3, Glue, Lambda, EMR, EC2, Redshift, RDS).
- Praktische Erfahrung mit Snowflake, MongoDB und PostgreSQL.
- Erfahrung mit dbt und mindestens einem Orchestrierungstool.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Distro
This company specializes in hybrid SaaS solutions and values innovation in data engineering. Located in a tech hub, they offer competitive benefits including flexible working arrangements and opportunities for professional growth. The team is dedicated to delivering high-quality data solutions for analytics and machine learning.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer erhalten könnten
✨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 Distro 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 Engineer 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 Engineer bei Distro gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Distro 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 Distro entscheidend sein!
