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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und arbeite an innovativen Cloud-Architekturen.
- Arbeitgeber: Wachsendes Unternehmen im Bereich Materialwissenschaften mit flachen Hierarchien.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, betriebliche Altersvorsorge und Team-Events.
- Andere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit bis zu 2 Tagen Homeoffice pro Woche.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Ihre Aufgaben
- Entwurf, Implementierung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten (Batch und, wo nötig, Streaming)
- Entwicklung cloud-nativer Architekturen für Daten- und KI-Workloads (hauptsächlich auf Microsoft Azure)
- Aufbau und Weiterentwicklung eines Materialdaten-Ökosystems, das physikbasierte Modellierungs-/Simulationsdaten und experimentelle Labordaten verknüpft
- Verarbeitung großangelegter wissenschaftlicher Datensätze (z.B. atomistische Simulationen, DFT/MD, Hochdurchsatzkampagnen), einschließlich effizienter Speicherung, Metadaten und leistungsfähiger Zugriffsverfahren
- Integration von Daten aus HPC-/Simulations-Workflows und Laborsystemen (Instrumentenausgaben, LIMS/ELN, wo anwendbar) in kuratierte, analyseready Datensätze
- Definition und Implementierung von Datenmodellen, Metadatenstandards und Provenienz zur Gewährleistung von Rückverfolgbarkeit, Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit über Simulationen und Experimente
- Einrichtung robuster Datenqualitätspraktiken (Validierungsregeln, Einheitlichkeit, Schema-Kontrollen) und Datenqualitätsüberwachung im Einklang mit operativen SLAs/SLOs
- Implementierung von Grundlagen der Datenverwaltung (Katalogisierung, Zugriffskontrolle, Herkunft) und Ermöglichung einer politikgesteuerten Datenfreigabe zwischen Teams
- Ermöglichung der Produktionsbereitstellung von ML- und NLP/LLMs/VLMs/VLAs-Anwendungen durch starke MLOps/DataOps-Praktiken
- Integration von Azure OpenAI und LLM-basierten Diensten in Unternehmensanwendungen auf sichere und wartbare Weise
- Implementierung von Infrastructure-as-Code, CI/CD-Pipelines und Automatisierung für Daten- und KI-Systeme
- Gewährleistung von Zuverlässigkeit, Sicherheit, GDPR-Konformität, Überwachung/Beobachtbarkeit (Protokollierung, Metriken, Alarmierung) und Kosteneffizienz von Cloud-Plattformen
- Für LLM/RAG-Systeme: Verwaltung des Lebenszyklus von Einbettungen und Vektorrückgewinnung, Einführung von Evaluierung und Überwachung sowie Anwendung von Prompt-/Konfigurationsversionierung für wiederholbare Releases
- Technische Führung durch Design-Reviews, Dokumentation von Standards und Mentoring, wo angemessen
Ihre Qualifikation
- Abschluss in Informatik, Data Science & Engineering, Mathematik, Naturwissenschaften oder einem vergleichbaren Bereich
- 5+ Jahre Berufserfahrung in der Datenverarbeitung, Cloud-Engineering oder MLOps
- Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von ML- und/oder LLM-basierten Anwendungen in unternehmensgerechten Cloud-Umgebungen
- Nachgewiesene Erfahrung mit großangelegten wissenschaftlichen Datensätzen, idealerweise in simulationsintensiven oder F&E-Umgebungen (Materialien, Chemie, Physik, CAE, computergestützte Ingenieurwissenschaften)
- Erfahrung im Entwurf oder Betrieb von Datenökosystemen, die mehrere Datenbereiche (Simulation + Experimente) mit starker Governance und Provenienz vereinen
Technische Fähigkeiten
- Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitungsframeworks
- Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenmodellierung für Analytik- und Produktionsanwendungsfälle
- Nachgewiesene Erfahrung mit Microsoft Azure (Datenservices, Compute, Storage, Azure OpenAI); Erfahrung mit AWS/GCP wird ebenfalls geschätzt
- Solides Verständnis von DevOps/DataOps/MLOps-Praktiken, CI/CD-Pipelines und Automatisierung
- Starke Erfahrung mit Containern (Kubernetes), Linux, Git und Systemintegration
- Vertrautheit mit Cloud-Datenbanken, Sicherheitskonzepten und Mustern der Unternehmensintegration
- Erfahrung mit Orchestrierungstools und Praktiken der betrieblichen Zuverlässigkeit
- Exposition gegenüber LLM-Workflows und RAG-Architekturen; agentische KI-Erfahrung ist ein großer Vorteil
- Praktisches Wissen über verteilte Datenverarbeitung und Skalierungsmuster für die Aufnahme/Transformation/Abfrage sehr großer Datensätze
- Bonus: Vertrautheit mit computergestützter Materialwissenschaft/materials informatics, Simulationspipelines oder Labordatenmanagement (LIMS/ELN/Instrumentenausgaben)
Arbeitsstil
- Strukturiert, pragmatisch und hands-on mit starkem Verantwortungsbewusstsein
- Fähigkeit, klar mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren
- Neugierig auf neue Technologien und in der Lage, diese in zuverlässige Produktionssysteme zu übersetzen
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; Deutsch ist ein Plus
Wir bieten
- Innovatives, schnell wachsendes Umfeld mit langfristiger Perspektive
- Flache Hierarchien, schnelle Entscheidungen und direkte Zusammenarbeit mit dem Management
- Permanente Anstellung mit flexiblen Arbeitszeiten
- Hybrides Setup mit Remote-Arbeit bis zu 2 Tagen/Woche
- Betriebliche Altersvorsorge, Unternehmensleistungen, Teamevents und einen gut angebundenen Bürostandort
Wie man sich bewirbt
Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf, Ihr LinkedIn-Profil und eine kurze Notiz, in der Sie relevante Erfahrungen in Datenplattformen, wissenschaftlichen Daten (Simulation/Experiment) und der Bereitstellung von Produktions-ML/LLM hervorheben, an: career@fehrmann.tech
Senior Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Fehrmann Tech Group
Kontaktperson:
Fehrmann Tech Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer (m/f/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Aufgaben vor, die deine Fähigkeiten in Python, SQL und Cloud-Technologien testen. Übe mit Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungsansätze zu erklären.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten!
Sprich über deine bisherigen Projekte und wie du innovative Lösungen für Datenprobleme gefunden hast. Zeige, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an der Materie.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Plattform bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird und du die besten Chancen auf ein Interview hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Hebe relevante Projekte hervor, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und im Cloud-Engineering demonstrieren.
Sei präzise und klar: Vermeide es, zu viele technische Begriffe zu verwenden, die nicht jeder versteht. Erkläre deine Erfahrungen und Fähigkeiten so, dass sie für alle verständlich sind, auch für nicht-technische Stakeholder. Klarheit ist der Schlüssel!
Betone deine Teamarbeit: Wir bei StudySmarter legen großen Wert auf Zusammenarbeit. Zeige in deinem Anschreiben, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast, um komplexe Datenprojekte umzusetzen. Das macht einen großen Unterschied!
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält, empfehlen wir dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicher sein, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fehrmann Tech Group vorbereitest
✨Verstehe die technischen Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Microsoft Azure, Python und SQL. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf praktische Fragen vor
Erwarte technische Fragen oder Aufgaben, die deine Fähigkeiten im Datenengineering testen. Übe das Lösen von Problemen, die mit großen wissenschaftlichen Datensätzen oder Cloud-Architekturen zu tun haben, um sicherzustellen, dass du bereit bist, deine Kenntnisse unter Beweis zu stellen.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle auch die Kommunikation mit nicht-technischen Stakeholdern erfordert, solltest du darauf vorbereitet sein, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären. Übe, wie du deine Erfahrungen und Lösungen klar und verständlich präsentieren kannst.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Arbeitsweise des Unternehmens zu erfahren. Frage nach der Teamdynamik, den Erwartungen an die Rolle und wie das Unternehmen Innovationen fördert. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, herauszufinden, ob es gut zu dir passt.