Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere moderne Data Pipelines mit Azure Databricks.
- Unternehmen: FIEGE, ein innovatives Familienunternehmen mit über 150 Jahren Erfahrung.
- Vorteile: Karrierechancen, individuelle Förderung und ein sicherer Arbeitsplatz in familiärer Atmosphäre.
- Weitere Informationen: Freue dich auf ein motiviertes Team und viel Raum für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Übernehme Verantwortung und arbeite an spannenden Projekten in internationalen Märkten.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Über uns
Wir sind FIEGE.
Ein Familienunternehmen, das innovative Geschäftsmodelle in den Bereichen Logistik, Digital, Real Estate und Ventures vorantreibt - und das seit über 150 Jahren.
Als Innovationsführer in der Branche beschäftigen wir bei FIEGE mehr als 22.000 Mitarbeitende an rund 136 Standorten in 14 Ländern.
Über uns
Wir sind FIEGE.
Ein Familienunternehmen, das innovative Geschäftsmodelle in den Bereichen Logistik, Digital, Real Estate und Ventures vorantreibt - und das seit über 150 Jahren.
Als Innovationsführer in der Branche beschäftigen wir bei FIEGE mehr als 22.000 Mitarbeitende an rund 136 Standorten in 14 Ländern.
Unsere Unternehmenskultur und der FIEGE-Erfolgsspirit macht uns einzigartig und verbindet alle unsere Kolleginnen und Kollegen.
Denn wir leben familiäre Werte und ein respektvolles Miteinander.
Die gemeinsame Basis dafür bildet der FIEGE Kompass mit unseren Grundsätzen für eine wertschätzende Zusammenarbeit und gute Führung.
Damit legen wir den Grundstein für eine starke Gemeinschaft heute, morgen und für zukünftige Generationen.
Wir suchen für unser Team Data& AI am Standort Münster – Am Mittelhafen, Greven, Landesweit zum nächstmöglichen Zeitpunkt Unterstützung als Data Engineer(m/w/d) Azure Databricks.
- Standort
- Münster
- Anstellungsart
- Vollzeit
- Ab sofort
- Data Engineer(m/w/d) Azure Databricks
- Was Du Machst
- Du entwickelst, betreibst und optimierst moderne Data Pipelines mit Azure Databricks und Lakeflow.
- Du implementierst automatisierte Deployment-Prozesse auf Basis von Declarative Automation Bundles (DAB) und baust Test- sowie CI/CD-Pipelines auf.
- Du setzt eine ganzheitliche Medaillon-Architektur in Databricks um.
- Du stellst Datenqualität, Governance und Compliance sicher – in enger Zusammenarbeit mit unserem Data Governance Team.
- Du arbeitest aktiv an der Weiterentwicklung unserer Data-Plattform-Strategie mit.
- Du kooperierst eng mit Data Scientists, Analysts, Product Ownern und Fachbereichen, um datengetriebene Anwendungsfälle umzusetzen.
- Du teilst Dein Wissen im Team – durch Code Reviews, interne Schulungen und Mentoring.
- Was Du Mitbringst
- Du hast ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Du bringst mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering mit, idealerweise mit Fokus auf Azure Databricks.
- Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Deployment-Prozessen (z. B. mit Azure Dev Ops und Git).
- Du hast sehr gute Kenntnisse in Apache Spark und Python, insbesondere im Umgang mit Databricks Notebooks und der Datenverarbeitung.
- Du hast Erfahrung in der Datenmodellierung sowie mit ETL-/ELT-Prozessen und der Performance-Optimierung verteilter Datenpipelines.
- Du überzeugst durch analytisches Denkvermögen, eine strukturierte Arbeitsweise und starke Kommunikationsfähigkeiten – auch im Austausch mit nicht-technischen Stakeholdern.
- Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit AI-assisted Development, Skills, Agents oder MCP-basierten Entwicklungsumgebungen gesammelt.
- Du verfügst über fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Gründe Für Deinen Einstieg
- spannende Aufgaben in internationalen Märkten
- Karrierechancen ohne Umwege
- frühe Übernahme von Verantwortung mit viel Freiraum
- exzellente Perspektiven durch individuelle Förderung
- ein sicherer Arbeitsplatz in einem familiären Umfeld
- Spaß und Begeisterung im Team
- FIEGE Logistik Stiftung & Co. KG
- Du möchtest mehr über uns erfahren? Dann wirst du hier fündig: www. fiege. com
- Was Noch Bei Uns Zählt
Bei uns zählt die Qualifikation – unabhängig von Alter, Geschlecht, Behinderung, sexueller Orientierung/Identität sowie sozialer, ethnischer und religiöser Herkunft.
Wir freuen uns auf Bewerbungen von Menschen mit vielfältigen Hintergründen.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer(m/w/d) Azure Databricks Arbeitgeber: FIEGE
FIEGE ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern spannende Aufgaben in einem dynamischen E-Commerce-Umfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf individuelle Förderung und Karrierechancen ohne Umwege, ermöglicht das Unternehmen eine frühe Übernahme von Verantwortung in einem familiären Umfeld. Die Mitarbeiter profitieren von exzellenten Perspektiven, einem sicheren Arbeitsplatz und einem Team, das Spaß und Begeisterung in die tägliche Arbeit bringt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer(m/w/d) Azure Databricks 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 FIEGE 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) Azure Databricks 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) Azure Databricks bei FIEGE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FIEGE 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 FIEGE entscheidend sein!
