Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue moderne Datenplattformen und entwickle effiziente Datenpipelines.
- Unternehmen: EUROPART, führender Händler für Nutzfahrzeugteile in Europa.
- Vorteile: Kostenfreie Parkplätze, Homeoffice, Fitnesspaket und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und gute SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 55000 € pro Jahr.
- Data Engineer (m/w/d) in unserer Unternehmenszentrale in Hagen
- Berufserfahrene
- Hagen
EUROPART ist der führende Händler von Ersatz- und Zubehörteilen für Nutzfahrzeuge, Busse, Transporter und Spezialfahrzeuge aller Klassen in Europa.
EUROPART verfügt über ein hervorragendes, internationales Netzwerk und ist zusammen mit seinen eigenen Niederlassungen und den Häusern seiner Kooperationspartner in 28 Ländern vertreten.
Ihre Aufgaben
Als Data Engineer bist du verantwortlich für den Aufbau, die Weiterentwicklung und den zuverlässigen Betrieb moderner Datenplattformen und Datenpipelines.
Du stellst sicher, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient integriert, verarbeitet, gespeichert und für Analytics, Reporting, Machine Learning und operative Anwendungen bereitgestellt werden.
Dabei arbeitest du eng mit Data Analysts, Data Scientists, Software Engineers, IT sowie den Fachbereichen zusammen.
- Deine Aufgaben
- Entwicklung und Betrieb skalierbarer ETL-/ELT-Datenpipelines
- Anbindung und Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Datenbanken, APIs, Files und Cloud-Systemen
- Aufbau und Weiterentwicklung von Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Architekturen
- Transformation, Bereinigung und Validierung großer Datenmengen
- Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz und Datenverfügbarkeit
- Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen für Reporting und Analytics
- Automatisierung von Datenprozessen und Workflows
- Überwachung und Optimierung bestehender Datenpipelines hinsichtlich Performance, Stabilität und Kosten
- Implementierung von Monitoring-, Logging- und Alerting-Lösungen
- Umsetzung von Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Governance
- Dokumentation von Datenflüssen, Schnittstellen und technischen Lösungen
- Zusammenarbeit mit Data Analysts und Data Scientists bei der Bereitstellung geeigneter Daten
- Unterstützung bei der Entwicklung einer modernen und skalierbaren Data Platform
- Ihr Profil
- Technische Anforderungen
- Must-have
- Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Software Engineering oder Data Platform Engineering
- Sehr gute Kenntnisse in SQL
- Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Datenmodellierung
- Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und Datenpipelines
- Verständnis für Data‑Warehouse- und Data‑Lake-Konzepte
- Erfahrung mit Git und modernen Entwicklungsprozessen
- Grundlegendes Verständnis von Cloud-Technologien
- Nice-to-have
- Erfahrung mit AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud
- Kenntnisse in Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric
- Erfahrung mit Apache Spark
- Kenntnisse in Orchestrierungstools wie Apache Airflow
- Erfahrung mit Docker und Kubernetes
- Kenntnisse in Infrastructure as Code, z. B. Terraform
- Erfahrung mit CI/CD und Dev Ops
- Kenntnisse in Streaming-Technologien wie Kafka
- Erfahrung mit Data Governance, Data Catalogs und Data Quality Tools
- Erfahrung im Aufbau von Lakehouse-Architekturen
- Persönliche Anforderungen
- Analytisches und strukturiertes Denkvermögen
- Hohe Eigenverantwortung und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an modernen Daten- und Cloud-Technologien
- Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln
- Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
- Qualitätsbewusstsein und ein hoher Anspruch an zuverlässige Daten
- Bereitschaft, bestehende Prozesse kontinuierlich zu verbessern
- Typischer Tech-Stack
Programmiersprachen
Python, SQL
Cloud
Azure / AWS / Google Cloud
Data Platform
Databricks / Snowflake / Microsoft Fabric
Datenbanken
Postgre SQL / SQL Server / Oracle
Data Engineering
- Apache Spark / Airflow / dbt
- Dev
Ops
Git / Docker / CI/CD / Terraform
Monitoring
- Azure Monitor / Grafana / Prometheus
- Erfolgskennzahlen der Position
Der Erfolg in der Position zeigt sich insbesondere durch
- stabile und zuverlässige Datenpipelines
- hohe Datenqualität und Datenverfügbarkeit
- kurze Verarbeitungs- und Bereitstellungszeiten
- skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen
- hoher Automatisierungsgrad
- nachvollziehbare und dokumentierte Datenflüsse
- Zufriedenheit der internen Data- und Business-Teams
- Ausbildung
- Abgeschlossenes Studium oder vergleichbare Qualifikation in beispielsweise:
- Informatik
- Wirtschaftsinformatik
- Data Science
- Mathematik
- Statistik
- Elektrotechnik
- oder einem vergleichbaren technischen bzw. analytischen Fachgebiet
Auch Quereinsteiger mit entsprechender praktischer Erfahrung und nachweisbaren technischen Kompetenzen sind willkommen.
- Wir bieten
- Ausreichende und kostenfreie Parkplätze
- Betriebliche Altersvorsorge
- Dienstradleasing
- Fachliche Weiterbildung
- Fahrtkostenzuschuss
- Fitnesspaket "Hansefit" (gesponsort)
- Frisches Obst
- Gesundheitsmanagement
- Gute Verkehrsanbindung
- Homeoffice
- Hunde geduldet
- Kantine mit Essenszulage
- Mitarbeiterrabatte (Corporate Benefits)
- Regelmäßige Blutspendetermine vor Ort
- Regelmäßige Mitarbeitergespräche
- Vermögenswirksame Leistungen
Sorge dafür, dass Daten zuverlässig, hochwertig und jederzeit verfügbar sind. Werde Teil unseres Teams und gestalte die Grundlage für Analytics, Reporting und Machine Learning.
- Kontakt
- Ihr Ansprechpartner für diese Stelle
- Matthias Otto
- Recruiting & International HR
- 1400
- (Keine Anrufe von Personaldienstleistern!)
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Europart
EUROPART ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Vertriebsberatern (m/w/d) im Außendienst in Papenburg nicht nur eine umfassende Einarbeitung, sondern auch langfristige Perspektiven in einem internationalen Umfeld bietet. Die Mitarbeiter profitieren von einer leistungsgerechten Vergütung, interessanten und abwechslungsreichen Tätigkeiten sowie einem freundlichen und motivierten Team, das Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb der EUROPART Holding fördert. Zudem ermöglicht die Nutzung eines Dienstwagens, auch für private Zwecke, eine attraktive Work-Life-Balance.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/w/d) 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 Europart 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 Europart gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Europart 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 Europart entscheidend sein!
