Auf einen Blick
- Aufgaben: Fachliche und disziplinarische Führung des Data-Engineering-Teams sowie Entwicklung moderner Datenplattformen.
- Unternehmen: Wir sind ein wachsendes Unternehmen, das innovative Datenprojekte vorantreibt und moderne Lösungen entwickelt.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Jobrad, Corporate Benefits Programm und fachliche Weiterbildung werden angeboten.
- Weitere Informationen: Deutschkenntnisse auf C2-Niveau und Englisch mindestens B2 sind notwendig.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Unit-Strategie und arbeite an spannenden Greenfield-Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering und fundierte Kenntnisse in Databricks sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Im Zuge unseres weiteren Wachstums möchten wir unser Team verstärken und suchen eine erfahrene Persönlichkeit als Unit Lead Data Engineering (m/w/d). In dieser Rolle übernimmst du die fachliche und disziplinarische Führung unseres Data-Engineering-Teams, treibst innovative Datenprojekte voran und entwickelst gemeinsam mit uns zukunftsweisende technologische Lösungen. Dich erwartet ein spannender Mix aus Greenfield-Projekten und der Weiterentwicklung bestehender Plattformen mit Fokus auf moderne Data-Lakehouse-Architekturen. Neben deiner technischen und fachlichen Verantwortung gestaltest du aktiv den weiteren Ausbau der Unit - von Strategie und Portfolioentwicklung bis hin zur Unterstützung im Pre-Sales und Business Development.
Wenn du den Anspruch hast, Strukturen aktiv zu gestalten, Verantwortung zu übernehmen und deine Erfahrung in anspruchsvollen Kundenprojekten wirkungsvoll einzubringen, freuen wir uns auf deine Bewerbung.
Deine Qualifikation
- Du verfügst über Berufserfahrung, Studium oder Ausbildung im Bereich der IT
- Mehrjährige (5+ Jahre) Erfahrung im Data Engineering
- Fundierte Erfahrung mit Databricks (z. B. Delta Lake, Spark, Workflows)
- Erfahrung in der fachlichen oder disziplinarischen Führung von Teams oder der Leitung komplexer Projekte
- Kenntnisse moderner Datenarchitekturen (z. B. Data Lakehouse, Data Mesh)
- Sicherer Umgang mit Python, SQL und/oder Scala
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Azure, AWS oder GCP) und DevOps-/DataOps-Praktiken (z. B. CI/CD, Git, Terraform)
- Strukturierte und selbständige Arbeitsweise
- Gute Kommunikationsfähigkeit sowie eine schnelle Auffassungsgabe
- Deutsch in Wort und Schrift (C2) / Englisch mind. B2
Tätigkeitsschwerpunkte
- Fachliche und disziplinarische Führung des Data-Engineering-Teams
- Aufbau, Konzeption und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen und Data-Lakehouse-Architekturen (z. B. auf Basis von Databricks)
- Strategische Beratung unserer Kunden bei der Einführung und Skalierung datengetriebener Plattformen in unterschiedlichen Branchen
- Entwicklung und Optimierung von ETL-/ELT-Pipelines zur Verarbeitung großer Datenmengen in Batch- und Streaming-Szenarien
- Sicherstellung von Qualität, Best Practices und technischer Exzellenz im Team - von Code Reviews über Architekturentscheidungen bis hin zu Standards für DataOps und CI/CD
- Aktive Mitgestaltung der Unit-Strategie, des Portfolios sowie Unterstützung bei Go-to-Market- und Pre-Sales-Aktivitäten
Wir Bieten Dir U.a.
- Altersvorsorge
- Teamorientierte Unternehmenskultur und Teamevents
- Fachliche Weiterbildung
- Jobrad und Corporate Benefits Programm
- Flexible Arbeitszeiten, moderner Arbeitsplatz, Mobile Office
Wir freuen uns auf deine Online-Bewerbung - werde Teil unseres Teams und profitiere von unseren länderspezifischen Unternehmens Benefits.
Dein Ansprechpartner: Sandra Gremm
Unit Lead Data Engineering (m/w/d) Arbeitgeber: evoila
Unser Unternehmen bietet eine teamorientierte Unternehmenskultur mit regelmäßigen Teamevents und flexiblen Arbeitszeiten. Der moderne Arbeitsplatz und die Möglichkeit zum Mobile Office fördern die Work-Life-Balance. Wir setzen auf innovative Technologien und suchen nach kreativen Köpfen, die unsere Mission unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Unit Lead Data Engineering (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 evoila 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 Unit Lead Data Engineering (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 Unit Lead Data Engineering (m/w/d) bei evoila gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei evoila 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 evoila entscheidend sein!
