Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle und sorge für eine zuverlässige Datenbasis.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzbereich mit einem dynamischen IT-Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem zukunftsorientierten Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datennutzung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik und Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Aufgaben
Als Data Engineer (m/w/d) entwickelst und implementierst du skalierbare Datenmodelle und Datenstrukturen und trägst so zu einer konsistenten und verlässlichen Datenbasis bei.
Datenpipelines und die Anbindung von Quellsystemen baust du auf, entwickelst sie weiter und stellst eine effiziente Datenversorgung sicher.
Fachliche Anforderungen übersetzt du in robuste technische Datenstrukturen.
Den Aufbau und die Weiterentwicklung von Data‑Vault‑Strukturen gestaltest du aktiv mit und unterstützt eine nachvollziehbare und skalierbare Datenmodellierung.
Datenqualität, Konsistenz und Transparenz stehen für dich im Fokus.
Durch geeignete Strukturen und Prozesse stellst du die Nachvollziehbarkeit der Daten sicher.
Gemeinsam mit Fachbereichen, BI Reporting Specialists und Plattform-Teams entwickelst du Standards und Best Practices im Data Engineering kontinuierlich weiter.
Anforderungen
Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts‑) Informatik oder über eine vergleichbare Qualifikation und bringst mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung und Datenintegration mit.
Mit Cloud‑Datenplattformen wie Snowflake, Azure oder vergleichbaren Technologien hast du bereits in der Praxis gearbeitet.
Deine fundierten Kenntnisse in SQL, Python sowie modernen Datenmodellierungsverfahren (z.
Data Vault) sind von Vorteil.
Du hast Erfahrung mit ETL‑ beziehungsweise ELT‑Frameworks und kennst idealerweise dbt oder vergleichbare Werkzeuge.
Fachliche Anforderungen kannst du in skalierbare Datenmodelle und belastbare Datenstrukturen übersetzen.
Dabei überzeugst du durch analytisches Denkvermögen und eine starke Kommunikation an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und Technologie.
Zusatzinformationen
In dieser Position bist du Teil der dezentralen IT‑Einheit des Finanzbereichs und gestaltest die Grundlage für eine zuverlässige, konsistente und zukunftsfähige Datennutzung.
Du sorgst dafür, dass geschäftskritische Daten entlang zentraler Finanzprozesse strukturiert, integriert und nachhaltig verfügbar gemacht werden.
Dabei arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und Datenplattform und entwickelst skalierbare Datenmodelle und Datenstrukturen für das Data Lakehouse.
Mit deinem technischen Know‑how und deinem Verständnis für fachliche Anforderungen schaffst du die Basis für belastbares Reporting, Analysen und datengetriebene Entscheidungen.
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Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: enercity AG
Enercity ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und inklusives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit unserem Hauptsitz in Hannover profitieren Sie von einer zentralen Lage und einem hybriden Arbeitsmodell, das Flexibilität und eine ausgewogene Work-Life-Balance fördert. Bei uns haben Sie die Chance, aktiv an der Gestaltung einer nachhaltigen Energiezukunft mitzuwirken und innovative Prozesse im Rechnungswesen zu entwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/d) 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 enercity AG 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 Data Engineer (m/w/d) 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 Data Engineer (m/w/d) bei enercity AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei enercity AG 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 enercity AG entscheidend sein!
