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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege ETL/ELT-Pipelines für Datenverarbeitung und -transformation.
- Arbeitgeber: EnablerMinds ist eine führende Data & AI Beratung, die Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Datenlandschaft unterstützt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und Zugang zu modernsten Technologien.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit einem talentierten Team und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Gewünschte Qualifikationen: 2-3 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, Kenntnisse in Azure, Databricks und SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Weiterbildung in neuesten Technologien und Methoden.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer mit 2-3 Jahren Erfahrung in der Gestaltung, dem Aufbau und der Optimierung skalierbarer Datenpipelines. Sie werden mit modernen Cloud-Plattformen arbeiten, um die Datenaufnahme, -transformation und -analyse in unseren Projekten zu unterstützen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwicklung und Wartung von ETL/ELT-Pipelines für die Datenaufnahme und -transformation.
- Arbeiten mit Azure Data Factory, Databricks und SQL-basierten Systemen zur Verwaltung von Daten-Workflows.
- Optimierung der Datenverarbeitung und -speicherung für Leistung und Skalierbarkeit.
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Analysten, um nahtlosen Zugriff auf Daten zu ermöglichen.
- Sicherstellung der Datenqualität, Integrität und Governance in den Pipelines.
- Automatisierung und Überwachung von Datenjobs zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit.
- Arbeiten mit strukturierten und semi-strukturierten Daten (JSON, Parquet usw.).
Erforderliche Fähigkeiten & Erfahrung
- 2–3 Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering.
- Praktische Erfahrung mit Azure Data Factory, Databricks und SQL.
- Starkes Wissen in Python oder PySpark für die Datenverarbeitung.
- Erfahrung mit cloudbasierten Datenbanken (Azure SQL, Synapse, Snowflake usw.).
- Gutes Verständnis von Datenmodellierung, Data Lakes und Warehouse-Architektur.
- Vertrautheit mit Versionskontrolle (Git) und CI/CD für Daten-Workflows.
- Fähigkeit zur Fehlersuche und Optimierung von Daten-Workflows.
Wünschenswert
- Kenntnisse in Azure Functions, Event Hubs und Kafka.
- Erfahrung mit DataOps und Infrastructure as Code (Terraform, ARM-Vorlagen).
Über das Unternehmen
EnablerMinds ist eine führende Data & AI-Beratung, die sich auf Data Lakehouse-Plattformen und KI-Lösungen sowie Anwendungen auf Databricks, Microsoft Azure, AWS und GCP spezialisiert hat. Mit einem Team von Experten für Datenengineering und KI helfen wir Unternehmen, ihre Datenlandschaft zu modernisieren und die Geschäftstransformation in verschiedenen Branchen voranzutreiben. Unsere Methoden und unser Personalmodell gewährleisten leistungsstarke, skalierbare Lösungen für verschiedene Sektoren.
Data Engineer Arbeitgeber: EnablerMinds GmbH
Kontaktperson:
EnablerMinds GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data Engineering Community in Kontakt zu treten. Suche gezielt nach Mitarbeitern von EnablerMinds und knüpfe Kontakte, um mehr über die Unternehmenskultur und aktuelle Projekte zu erfahren.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch keine umfangreiche Erfahrung mit Azure Data Factory oder Databricks hast, arbeite an eigenen Projekten oder nutze Online-Kurse, um deine Fähigkeiten zu verbessern. Zeige in Gesprächen, dass du bereit bist, Neues zu lernen und dich weiterzuentwickeln.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Erwarte technische Fragen zu ETL/ELT-Prozessen und Datenmodellen. Übe das Lösen von Problemen mit SQL und Python, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Du kannst auch Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchführen, um sicherer zu werden.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Sprich in Gesprächen über deine Begeisterung für Datenengineering und wie du Trends in der Branche verfolgst. Teile Beispiele von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast, um dein Engagement und deine Problemlösungsfähigkeiten zu zeigen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Erfahrung mit Azure Data Factory, Databricks und SQL. Füge konkrete Beispiele hinzu, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Datenpipelines zu entwickeln oder zu optimieren.
Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten: Erwähne spezifische Herausforderungen, die du in früheren Projekten gemeistert hast, insbesondere im Zusammenhang mit der Optimierung von Datenworkflows oder der Sicherstellung der Datenqualität. Dies zeigt deine Fähigkeit, Probleme effektiv zu lösen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei EnablerMinds arbeiten möchtest und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Unternehmenskultur und den Zielen passen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EnablerMinds GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die im Job gefordert werden, wie Azure Data Factory, Databricks und SQL. Zeige während des Interviews, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und bereit bist, sie effektiv einzusetzen.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und Pipeline-Optimierung zu demonstrieren.
✨Fragen zur Datenqualität
Sei darauf vorbereitet, Fragen zur Sicherstellung der Datenqualität und -integrität zu beantworten. Diskutiere, wie du in der Vergangenheit Datenpipelines überwacht und automatisiert hast, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Analysten wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du zur Verbesserung des Zugangs zu Daten beigetragen hast.
