Auf einen Blick
- Aufgaben: Erstelle neue Datenprodukte auf der AWS-Datenplattform und arbeite mit Teams zusammen.
- Unternehmen: Ciklum, ein innovatives Unternehmen für Produktentwicklung mit globalem Einfluss.
- Vorteile: Zugang zu internen Events, Udemy-Kurse und bezahlte Zertifizierungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und löse komplexe Geschäftsprobleme.
- Qualifikationen: Erfahrung mit AWS-Infrastruktur und Datenengineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Описание
Ciklum is a custom product engineering company that supports multinational organizations and scaling startups in solving complex business challenges.
The company engineers technology to redefine industries and shape daily life.
- Задачи
- Create new data products within the AWS data platform
- Collaborate with product teams and stakeholders to establish data contracts and CDAs
- Work with engineering teams to debug issues with new data pipelines and batch jobs
- Promote best practices across the platform
- Manage stakeholders and communicate effectively to solve contract and data pipeline issues
- Требования
- Solid experience with AWS infrastructure
- Good understanding of stream processing concepts
- Familiarity with event-driven architecture and schema management practices
- Strong foundation in data engineering, particularly in data transformation approaches
- Experience with Flink SQL and Py Flink or similar
- Nice to have: Experience with similar technologies
- Условия
- Access to internal events like meetups, conferences, and workshops
- Udemy access and company-paid certifications
- Language courses
- Company-paid medical insurance
- #J-18808-Ljbffr
aws engineer Arbeitgeber: Enfint
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen Teams von über 100 Fachleuten zu werden, das sich auf die Skalierung von Projekten im Bereich Traffic-Arbitrage mit einem Fokus auf Glücksspiel und Krypto spezialisiert hat. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Innovation, während wir Ihnen umfassende Ressourcen und Unterstützung bieten, um Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und Einfluss auf unsere Strategien zu nehmen. Bei uns haben Sie die Chance, in einem spannenden und schnelllebigen Umfeld zu arbeiten, das Ihnen nicht nur berufliches Wachstum, sondern auch die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so aws 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 Enfint 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 aws 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 aws engineer bei Enfint gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Enfint 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 Enfint entscheidend sein!
