Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Dateninfrastrukturen und Automatisierungslösungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem kollaborativen Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamische Umgebung mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte effiziente Lösungen und arbeite an spannenden Projekten im Team.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data DevOps und Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Lead Data DevOps Engineer, um unsere Dateninfrastruktur zu verbessern und Entwicklungsprozesse zu optimieren. In dieser Rolle werden Sie Ihr Fachwissen nutzen, um Arbeitsabläufe zu verbessern und Bereitstellungssysteme zu verfeinern. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, effiziente Lösungen zu entwerfen und gerne in einem kollaborativen Umfeld arbeiten, laden wir Sie ein, unserem Team beizutreten.
Verantwortlichkeiten
- Entwurf und Wartung von Datenpipelines, um einen reibungslosen und effektiven Datenfluss sicherzustellen
- Implementierung von Automatisierungslösungen zur Verbesserung der Bereitstellungsprozesse
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern zur Erhöhung der Datenzugänglichkeit und -nutzbarkeit
- Überwachung von Datensystemen zur Identifizierung und Lösung von Leistungsproblemen
- Entwicklung und Aktualisierung von Dokumentationen für Arbeitsabläufe und betriebliche Verfahren
- Sicherstellung der Einhaltung von Branchenstandards für Datensicherheit und regulatorische Anforderungen
- Durchführung regelmäßiger Bewertungen von Datensystemen zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Qualität
- Teilnahme an Teamdiskussionen, um Fortschritte zu teilen und zu Projektzielen beizutragen
- Bereitstellung von Anleitung und Unterstützung für Teammitglieder bei der Nutzung von Datentools und -methoden
Anforderungen
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data DevOps oder einem verwandten Bereich
- Kenntnisse in Datenpipeline-Tools wie Apache Kafka, Containerisierungstechnologien wie Docker und Cloud-Diensten
- Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit in funktionsübergreifenden Teams und kollaborativen Projekten
- Starke Problemlösungsfähigkeiten in technischen und komplexen Umgebungen
- Effektive Kommunikationsfähigkeiten zur Förderung von Teamarbeit und Wissensaustausch
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse (B2-Niveau oder höher) für Dokumentation und Zusammenarbeit
Wünschenswert
- Vertrautheit mit Überwachungstools wie Prometheus zur Verfolgung der Systemleistung
- Kenntnisse in Datenvisualisierungsplattformen wie Tableau
- Vertrautheit mit agilen Methoden zur Projektverwaltung
- Fähigkeit, in schnelllebigen und stressigen Umgebungen gut zu arbeiten
- Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten zur Förderung von Zusammenarbeit und Teamarbeit
Lead Data DevOps Engineer Arbeitgeber: EPAM Systems
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf Daten und KI spezialisiert hat. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir gleichzeitig individuelle Wachstumschancen und Weiterbildungen unterstützen. Mit Standorten in Berlin, Frankfurt, Leipzig und München profitieren Sie von einer flexiblen hybriden Arbeitsweise und der Chance, bedeutende Beziehungen zu unseren Kunden aufzubauen und nachhaltige Lösungen zu entwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data DevOps Engineer 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 EPAM Systems 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 Lead Data DevOps 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 Lead Data DevOps Engineer bei EPAM Systems gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPAM Systems 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 EPAM Systems entscheidend sein!
