Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an innovativen Dateninfrastrukturen und entwickle skalierbare Datenpipelines.
- Unternehmen: GLS/NXT, ein dynamisches Unternehmen im Bereich Logistik und eCommerce.
- Vorteile: 1.000 € persönliches Budget für Weiterbildung, wettbewerbsfähiges Gehalt und 30 Tage Urlaub.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Teamevents und ein inspirierendes Büro in Berlin Mitte.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Informatik und 5+ Jahre Erfahrung in der Datenengineering-Rolle.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
GLS/NXT builds next-generation logistics experiences driven by technology across the logistics and e Commerce sectors.
It operates between corporate and startup environments, combining startup speed with corporate resources while developing user-focused digital products through independent project teams.
Задачи
- Collaborate across functions to scale GLS/NXT data infrastructure;
- Contribute to the roadmap and development of GLS/NXT data products;
- Design, build, monitor, and scale data pipelines for data warehousing, integrating various data sources and destinations;
- Develop data models and schemas supporting analytical requirements;
- Work with other engineering teams to resolve architecture and infrastructure challenges and design effective solutions;
- Participate in cross-functional projects supporting data applications and reporting;
- Address data quality issues and implement best practices;
- Create and maintain comprehensive systems documentation.
Требования
- Bachelor's degree in Computer Science or a related engineering field;
- 5+ Years of proven experience in data engineering roles;
- Expertise in designing, building, monitoring, and scaling data engineering pipelines;
- Hands-on experience with workflow orchestration tools such as Apache Airflow for designing, scheduling, and managing complex data pipelines;
- Proficiency in modern data programming languages, including Python and Go;
- Extensive hands-on experience with AWS and GCP;
- Proficiency with data warehousing technologies, including Google Big Query and Snowflake;
- Proficiency in SQL for diverse data sources, using tools such as DBT for data modeling, schema design, incremental strategies, and query optimization;
- Looker and Look ML expertise focused on data preparation and modeling for analysis and efficient visualizations;
- Software development operations management experience, including CI/CD pipelines and agile methodologies;
- Strong English communication skills for effective cross-functional collaboration;
- Ability to prioritize tasks and manage projects aligned with business goals;
- Skilled at setting clear priorities to drive project success.
Условия
- A €1,000 personal budget for learning and development initiatives;
- Salary package reflecting expertise and experience;
- Bonus system linked to individual and team performance;
- 30 Days of yearly holiday;
- Monthly team cooking, regular events, and offsites;
- Rewards for recommending additional team members;
- Office space in Berlin Mitte with top-tier equipment.
- #J-18808-Ljbffr
data engineer in logistics and eCommerce in Berlin Arbeitgeber: Enfint
Perfect.Live ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten, das auf erstklassigen Service für wohlhabende Kunden ausgerichtet ist. Mit einer stabilen langfristigen Anstellung, wettbewerbsfähigen Gehältern und einem starken Fokus auf Teamarbeit und qualitativ hochwertigen Kundenservice fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der beruflichen Entwicklung, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu erweitern und sich in ihrer Karriere weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so data engineer in logistics and eCommerce in Berlin erhalten könntest
✨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 data engineer in logistics and eCommerce in Berlin 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 in logistics and eCommerce 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!
