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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein engagiertes Team und entwickle moderne Datenarchitekturen.
- Arbeitgeber: Innovatives Tech-Unternehmen mit Fokus auf zukunftssichere Datenlösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und individuelle Weiterbildungsbudgets.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Dateninfrastruktur in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und mehrjährige Erfahrung im Data Engineering.
- Andere Informationen: Flache Hierarchien und eine innovationsfreundliche Unternehmenskultur.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Für ein innovatives Unternehmen im Tech-Umfeld suchen wir aktuell einen erfahrenen und proaktiven Team Lead (m/w/d) im Bereich Data Engineering. In dieser Rolle übernimmst du nicht nur die strategische und technische Weiterentwicklung der Data-Plattform, sondern führst auch ein engagiertes Team von Data Engineers – mit einem klaren Fokus auf Hands-on-Mentalität, Skalierbarkeit und zukunftssicheren Architekturen. Was dich erwartet: Teamaufbau & Führung: Du bist maßgeblich für den weiteren Aufbau und die Weiterentwicklung des Data Engineering Teams verantwortlich. Technische Verantwortung: Du konzipierst moderne Datenarchitekturen (z. B. Data Lakes, Data Warehouses, ETL-Pipelines) und begleitest deren Umsetzung mit deinem Team. Strategische Weiterentwicklung: Du denkst die Dateninfrastruktur kontinuierlich weiter – in enger Abstimmung mit den Fachbereichen und der Geschäftsführung. Sicherstellung von Qualität & Governance: Du stellst Datenqualität, Sicherheit und Compliance sicher und etablierst entsprechende Standards. Zusammenarbeit auf Augenhöhe: Du arbeitest mit interdisziplinären Teams und Business-Stakeholdern zusammen und übersetzt Anforderungen in skalierbare Datenlösungen. Innovationskraft: Du verfolgst neue Trends im Data-Bereich und testest gezielt neue Technologien für den Einsatz im Unternehmen. Dein Profil: Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Bereich Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering – idealerweise bereits mit Führungsverantwortung Fundierte Kenntnisse in Python und SQL Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie GCP und AWS Sicherer Umgang mit modernen DevOps- und CI/CD-Praktiken Sehr gutes Verständnis von Datenschutz, Sicherheit und Governance Idealerweise Branchenerfahrung im Finanz- oder einem regulierten Umfeld Das bietet das Unternehmen: Eine führende Rolle in einem zukunftsorientierten Bereich mit viel Gestaltungsspielraum Ein modernes Tech-Setup und ein motiviertes Team mit echter Hands-on-Mentalität Ein agiles, offenes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeit zu mobilem Arbeiten und attraktive Vergütung Individuelle Weiterbildungsbudgets und Entwicklungsmöglichkeiten Eine offene, innovationsfreundliche Unternehmenskultur
Lead (m/w/d) Data Engineering Arbeitgeber: eightbit experts GmbH
Kontaktperson:
eightbit experts GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead (m/w/d) Data Engineering
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten im Bereich Data Engineering zu vernetzen. Suche gezielt nach Personen, die bereits bei uns arbeiten, und versuche, einen persönlichen Kontakt herzustellen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Hands-on-Mentalität! Bereite dich darauf vor, in einem Vorstellungsgespräch konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Fähigkeit zur praktischen Umsetzung von Datenarchitekturen demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Bleibe über aktuelle Trends im Data Engineering informiert. Lies Fachartikel, nimm an Webinaren teil oder besuche Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für das Interview zu haben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, Fragen zur Teamführung zu beantworten. Überlege dir, wie du ein Team motivierst und welche Strategien du anwendest, um die Zusammenarbeit zwischen interdisziplinären Teams zu fördern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead (m/w/d) Data Engineering
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Unternehmensrecherche: Informiere dich gründlich über das Unternehmen, bei dem du dich bewirbst. Verstehe deren Produkte, Dienstleistungen und Unternehmenskultur, um deine Motivation im Bewerbungsschreiben klar darzustellen.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten im Bereich Data Engineering hervorhebt. Betone insbesondere deine Führungsqualitäten und technischen Kenntnisse in Python, SQL sowie Cloud-Plattformen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Data Engineering und deine Vision für die Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur darlegst. Gehe auf spezifische Anforderungen der Stelle ein und zeige, wie du diese erfüllen kannst.
Prüfung der Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und das Motivationsschreiben fehlerfrei sind und professionell wirken.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei eightbit experts GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensvision
Informiere dich über die Mission und Vision des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du die strategischen Ziele verstehst und wie deine Rolle als Team Lead Data Engineering dazu beitragen kann.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Datenarchitekturen und der Führung von Teams demonstrieren. Dies zeigt deine Hands-on-Mentalität und technische Expertise.
✨Zeige Innovationsgeist
Sprich über aktuelle Trends im Data-Bereich und wie du neue Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast. Das Unternehmen sucht jemanden, der proaktiv neue Lösungen findet und implementiert.
✨Betone Teamarbeit und Kommunikation
Hebe hervor, wie wichtig dir die Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams und Stakeholdern ist. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich Anforderungen in skalierbare Datenlösungen übersetzt hast.
