Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Integration strategischer Plattformen und entwickle robuste Datenpipelines.
- Unternehmen: Kyndryl, ein globales Unternehmen mit flexibler, unterstützender Kultur.
- Vorteile: Karrierewachstum, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu Schulungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches, hybrides Arbeitsumfeld mit Fokus auf persönliches Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Arbeit mit datengetriebenen Entscheidungen und innovativen Modellen.
- Qualifikationen: 5-8 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und ETL-Pipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wer wir sind
Bei Kyndryl betreiben und überdenken wir die mission-kritischen Technologiesysteme, die den führenden Unternehmen der Welt Vorteile verschaffen. Wir stehen im Zentrum des Fortschritts; mit nachgewiesener Expertise und einem kontinuierlichen Fluss von KI-gestützten Erkenntnissen, die intelligentere Entscheidungen, schnellere Innovationen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil ermöglichen. Für unsere Mitarbeiter – Kyndryls – bedeutet das, sinnvolle Arbeit zu leisten, die den menschlichen Fortschritt vorantreibt. Schließen Sie sich uns an und erleben Sie eine flexible, unterstützende Umgebung, in der Ihr Wohlbefinden priorisiert wird und Ihr Potenzial gedeihen kann.
Die Rolle
Kyndryl ist ein globales, größtenteils remote Unternehmen, in dem Sie Teil eines Teams von Fachleuten für People and Workforce Analytics werden, das aus Geschäftstranslatoren, Datenwissenschaftlern, Analysten und Entwicklern besteht. Wir sind schnell, flach und fokussiert: Sie werden mit der Geschäftsführung, einer vielfältigen Gruppe von HR-Profis, anderen Datenwissenschaftlern und Analysten sowie Geschäftsführern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass unsere Erkenntnisse sowohl wissenschaftlich fundiert als auch auf unsere Unternehmensziele abgestimmt sind. Ihre Arbeit wird direkt unsere Unternehmensstrategie und -operationen beeinflussen und Auswirkungen auf Zehntausende von Mitarbeitern haben.
Als Senior Lead Data Engineer für unser Workforce Analytics-Team werden Sie ein praktischer Dateningenieur sein, der die Integration unserer strategischen Plattformen zur Unterstützung der Erstellung eines End-to-End-Arbeitsoptimierungsmodells vorantreibt. Dieses Modell löst die technischen und anderen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um unseren Kunden Wert zu bieten, das Wachstum, die Entwicklung und die Zufriedenheit unserer Mitarbeiter sowie vertragliche, rechtliche, geografische und Kostenbeschränkungen. Sie werden das Datenmodell erstellen, das die vielfältigen Datensätze am besten nutzt, um zu optimieren, wie wir unsere 80.000 Kyndryls einstellen, schulen und einsetzen.
Insbesondere sind Sie verantwortlich für:
- Plattformintegration: Führen Sie die Integration mehrerer strategischer Plattformen an, um einen nahtlosen Datenfluss und Interoperabilität zu gewährleisten, um die Entwicklung von Arbeitsoptimierungsmodellen zu unterstützen.
- Datenpipeline-Entwicklung: Entwerfen, bauen und pflegen Sie robuste Datenpipelines und ETL-Prozesse, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, bereinigen und verarbeiten, um ein umfassendes Datenökosystem zu schaffen.
- Optimierungsmodell: Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern, Analysten und anderen Stakeholdern zusammen, um Optimierungsmodelle zu unterstützen, die Fähigkeitenlücken vorhersagen und Maßnahmen wie Upskilling, Einstellung oder Einbindung von Mitarbeitern empfehlen.
- Datenmanagement und Architektur: Entwickeln Sie skalierbare Datenarchitekturlösungen, die hohe Leistung, Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit von Arbeitsdaten in der gesamten Organisation gewährleisten.
- Zusammenarbeit und Stakeholder-Management: Arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich HR, Geschäftsbereichen und IT, zusammen, um die Datenengineering-Bemühungen mit den geschäftlichen Anforderungen und strategischen Zielen in Einklang zu bringen.
- Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung: Implementieren Sie Automatisierung in Datenprozessen, um Effizienz und Genauigkeit zu verbessern, und erkunden Sie kontinuierlich neue Tools und Technologien zur Verbesserung der Datenintegration und Modellierungsfähigkeiten.
- Daten-Governance und Qualität: Etablieren Sie Praktiken zur Daten-Governance und stellen Sie sicher, dass die Datenqualität, Integrität und Sicherheit auf allen Plattformen gewahrt bleibt.
Ihre Zukunft bei Kyndryl
Jede Position bei Kyndryl bietet einen Weg, um Ihre Karriere voranzutreiben. Wir haben Möglichkeiten, die Sie nirgendwo anders finden werden, einschließlich praktischer Erfahrungen, Lernmöglichkeiten und der Chance, sich in allen vier großen Plattformen zertifizieren zu lassen. Egal, ob Sie Ihr Wissen erweitern oder Ihren Fokus verengen und sich auf einen bestimmten Sektor spezialisieren möchten, hier finden Sie Ihre Gelegenheit.
Wer Sie sind
Sie sind gut in dem, was Sie tun, und verfügen über die erforderliche Erfahrung, um dies zu beweisen. Ebenso wichtig ist jedoch – Sie haben eine Wachstumsmentalität; sind bestrebt, Ihre persönliche und berufliche Entwicklung voranzutreiben. Sie sind kundenorientiert – jemand, der den Erfolg des Kunden in seiner Arbeit priorisiert. Und schließlich sind Sie offen und grenzenlos – natürlich inklusiv in der Zusammenarbeit mit anderen.
Erforderliche Fähigkeiten und Erfahrungen
- 5–8+ Jahre relevante Erfahrung im Bereich Datenengineering
- Starke Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von ETL/ELT-Datenpipelines
- Kenntnisse in Python und SQL zur Datenverarbeitung
- Praktische Erfahrung mit der Datenintegration über mehrere Unternehmensplattformen
- Solides Verständnis von Datenarchitektur und Datenmodellierung
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS/Azure/GCP) und modernen Datentools
- Kenntnis von Daten-Governance, Qualität und Sicherheitspraktiken
- Fähigkeit, mit großen, komplexen und vielfältigen Datensätzen zu arbeiten
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Analysten und Geschäftsinteressierten
- Starke Problemlösungs- und Geschäftstranslationsfähigkeiten
Bevorzugte Fähigkeiten und Erfahrungen
- Erfahrung in der Unterstützung von Optimierungs- oder prädiktiven Analysemodellen
- Vertrautheit mit maschinellen Lernpipelines oder MLOps-Konzepten
- Kenntnisse in Workforce/HR-Analytik und Talentdatensystemen
- Erfahrung mit Echtzeit- oder Streaming-Datentechnologien (z.B. Kafka)
- Praktische Erfahrung mit HR-Plattformen wie Workday
- Einblick in CI/CD, Automatisierung und Infrastruktur als Code
- Fähigkeit, die Geschäftsstrategie mithilfe von Datenanalysen zu beeinflussen
- Erfahrung in der Leitung großangelegter Datenintegrationsinitiativen
- Starke Kommunikationsfähigkeiten zur Ansprache der Geschäftsführung
- Komfortable Arbeit in remote, globalen, funktionsübergreifenden Teams
Seien Sie Sie selbst
Das „Kyn“ in Kyndryl steht für Verwandtschaft, die die starken Bindungen repräsentiert, die wir zueinander, zu unseren Kunden und zu unseren Gemeinschaften haben. Wir konzentrieren uns darauf, sicherzustellen, dass sich alle Kyndryls einbezogen fühlen, und heißen Menschen aus allen Kulturen, Hintergründen und Erfahrungen willkommen. Selbst wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben. Wir glauben an Wachstum und freuen uns darauf, zu sehen, was Sie mitbringen können.
Was Sie erwarten können
Ihre Karriere bei uns ist nicht nur ein Job – es ist ein Abenteuer mit Sinn. Wir bieten eine dynamische, hybridfreundliche Kultur, die Ihr Wohlbefinden unterstützt und Sie ermächtigt, zu wachsen. Unsere Be Well-Programme sind sorgfältig gestaltet, um Ihre finanzielle, mentale, körperliche und soziale Gesundheit zu unterstützen – denn wir wissen, dass Sie Ihr Bestes geben, wenn Sie sich am besten fühlen. Vom ersten Tag an werden Sie an wirkungsvoller Arbeit teilnehmen, die die Systeme antreibt, auf die unsere Kunden jeden Tag angewiesen sind. Sie werden nicht nur beitragen – Sie werden einen Unterschied machen, indem Sie bedeutungsvolle Projekte angehen, die Ihre Fähigkeiten schärfen und Ihr Wachstum fördern. Wir sind hier, um Ihre Reise zu unterstützen.
Senior Lead Data Engineer Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Kyndryl ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine flexible und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der das Wohlbefinden der Mitarbeiter an erster Stelle steht. Mit einem starken Fokus auf persönliches Wachstum und Entwicklungsmöglichkeiten, einschließlich Zugang zu Schulungen und Zertifizierungen, fördert Kyndryl eine Kultur der Zugehörigkeit und des gemeinsamen Erfolgs. Hier haben Sie die Möglichkeit, bedeutende Projekte zu bearbeiten, die nicht nur Ihre Fähigkeiten schärfen, sondern auch einen echten Einfluss auf die Unternehmensstrategie und die Zufriedenheit von 80.000 Mitarbeitern haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Lead 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 Senior Lead 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 Lead 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!