Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Cloud-Lösungen und optimiere Datenarchitekturen für komplexe Herausforderungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenwissenschaft und Engineering.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Cloud-Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Cloud-Diensten und Datenarchitektur erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Art der Anforderung: Regelmäßig
Erforderliche Sicherheitsfreigabe: Geheim
Jobfamilie: Datenwissenschaft und Datenengineering
Jobbeschreibung: Übernehmen Sie die Verantwortung, um Daten in messbare Ergebnisse für die komplexesten Herausforderungen unserer Kunden umzuwandeln. Als Cloud Data Engineer bei GDIT werden Sie Innovationen vorantreiben, um den Einfluss auf die Mission zu steigern und Ihre Expertise auszubauen.
Bedeutungsvolle Arbeit und persönlicher Einfluss: GDIT sucht einen erfahrenen Cloud Data Engineer mit Fachkenntnissen in AWS, Azure und Google Cloud, um Ingenieurdienstleistungen für unser Enterprise Mission Information Technology Services (EMITS) Programm bereitzustellen. Diese Rolle unterstützt kritische Missionen für die U.S. Army Europe und AFRICOM, mit Fokus auf Cloud-Umgebungen und Datenengineering-Lösungen.
Verantwortlichkeiten:
- Architektur, Analyse und Unterstützung moderner Cloud-Umgebungen, mit Schwerpunkt auf Google Cloud Platform (GCP) sowie AWS und Azure Technologien.
- Nutzung von Google Cloud-nativen Tools zusammen mit AWS und Azure-Diensten zur Analyse von Umgebungen und Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen für Kosteneinsparungen und Optimierungsstrategien.
- Konfiguration und Verwaltung von Google Cloud-Tools (z.B. BigQuery, Cloud Functions, Dataflow) sowie AWS-Tools zur Analyse, Katalogisierung und Sicherung großer Datenbestände.
- Durchführung von Analysen und Unterstützung der Migration moderner Datenbanken, Datenverarbeitungsdienste, Datenarchitekturen und Datenspeicherlösungen über Google Cloud, AWS und Azure Plattformen.
- Entwicklung von BI-Berichten, Dashboards und prädiktiven Analysen mit Tools wie Power BI, Tableau, Google Looker, AWS QuickSight, MicroStrategy und anderen.
- Generierung und Bereitstellung von Dateninventarberichten an Kunden als Teil der Projektlieferungen, unter Nutzung von Multi-Cloud-Fähigkeiten.
Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein:
- Bildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung: 1-2 Jahre Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP); 3-4 Jahre praktische Erfahrung in einer Cloud-Engineering-Rolle mit AWS und/oder Azure Cloud-Plattformen.
- Technische Fähigkeiten: Nachgewiesene Erfahrung mit Infrastructure as Code (IaC) Tools, insbesondere Terraform, zur Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur.
- Praktische Kenntnisse in Ansible für das Konfigurationsmanagement und die Automatisierung von IT-Umgebungen.
- Umfassendes Wissen über moderne Cloud-Design- und Engineering-Prinzipien, mit tiefen Kenntnissen in AWS und Azure Ökosystemen sowie Grundkenntnissen in Google Cloud Platform (GCP).
- Erfahrung mit Amazon S3, Athena, Glue ETL, Redshift und QuickSight sowie Datenlagerung und Unternehmensdatenarchitektur.
- Kenntnisse in BI-Tools wie Power BI, Tableau und SQL Server Reporting Services (SSRS).
- Überlegene Kenntnisse in Agile-Methoden und iterativen Entwicklungsprinzipien in einem schnelllebigen, serviceorientierten Umfeld.
Sicherheitsfreigabe: Muss ein US-Bürger mit einer aktiven Geheimhaltungsfreigabe sein.
Rollenanforderungen:
- 4+ Jahre Erfahrung als Cloud Analyst/Engineer, mit Fokus auf AWS und/oder Azure Cloud-Dienste.
- 1-2 Jahre Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP).
- 1-2 Jahre Erfahrung in Datenlagerung, Datenarchitektur und SQL relationalen Datenbanken.
- Aktuelle DoD 8570 IAT Level II Zertifizierung (z.B. Security+).
- Mindestens eine aktuelle Cloud-Zertifizierung (z.B. AWS, Azure oder Google Cloud).
GDIT ist Ihr Ort:
- Wachstum: KI-gestütztes Karrieretool, das Karriereschritte und Lernmöglichkeiten identifiziert.
- Unterstützung: Ein internes Mobilitätsteam, das Ihnen hilft, Ihre Karriereziele zu erreichen.
- Belohnungen: Umfassende Leistungen und Wellness-Pakete, 401K mit Unternehmensbeitrag und wettbewerbsfähige Vergütung.
- Gemeinschaft: Ausgezeichnete Innovationskultur und ein militärfreundlicher Arbeitsplatz.
Erforschen Sie eine Karriere in Datenwissenschaft und -engineering bei GDIT und finden Sie endlose Möglichkeiten, zusammen mit Kollegen zu wachsen, die Ihre Entschlossenheit teilen, komplexe Datenherausforderungen zu lösen.
Cloud Data Engineer Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
GDIT ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem innovativen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit umfassenden Vorteilen, einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und einer preisgekrönten Unternehmenskultur fördert GDIT das Wachstum seiner Mitarbeiter und bietet gleichzeitig die Chance, an bedeutenden Projekten für die U.S. Army Europe und AFRICOM mitzuwirken. Die flexible Arbeitszeitgestaltung und die Vielzahl an Freizeitmöglichkeiten tragen dazu bei, eine ausgewogene Work-Life-Balance zu gewährleisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Cloud 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 Dormont Manufacturing Co 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 Cloud 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 Cloud Data Engineer bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
