Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und betreibe unsere moderne Datenplattform auf AWS mit innovativen Technologien.
- Unternehmen: Innovatives FinTech-Unternehmen mit einer starken Teamkultur und Wachstumschancen.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten, Gesundheitsangebote und attraktive finanzielle Benefits.
- Weitere Informationen: Moderne Büros in Karlsruhe, München oder Berlin und bis zu 15 Tage Workation pro Jahr.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Zukunft der Finanzdaten und arbeite in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in AWS, Databricks und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Finanzen.net Gruppe ist ein innovatives FinTech-Unternehmen, das private und professionelle Anleger bei ihren Investitionsentscheidungen unterstützt. Unsere Vision ist: We strive to be the best partner for our customers on their investment journey.
Um die Wachstumsstrategie und das Wertsteigerungsprogramm erfolgreich umzusetzen, suchen wir engagierte Talente, die diesen Wandel aktiv mitgestalten möchten. Persönlicher Austausch ist uns wichtig: Deshalb arbeiten wir hybrid mit drei gemeinsamen Tagen an einem unserer Hubs in Karlsruhe, München oder Berlin und zwei Tagen remote.
Du denkst Data Engineering ganzheitlich – von Infrastruktur über Pipelines bis zur Plattform-Architektur? Du möchtest nicht nur bestehende Systeme betreiben, sondern aktiv eine moderne Data Platform aufbauen? Dann bist du bei uns genau richtig. Als Senior Data Engineer übernimmst du eine zentrale Rolle beim Aufbau und Betrieb unserer Datenplattform auf AWS und arbeitest eng mit Data Analysts, Engineers und Product Teams zusammen.
Deine Aufgaben:
- Cloud & Infrastructure: Du baust unsere AWS-Infrastruktur mittels Terraform (IaC) auf und entwickelst sie kontinuierlich weiter.
- Databricks & Spark: Du verantwortest unsere Databricks-Umgebung und optimierst Spark-Pipelines sowie Workflows.
- Data Platform Design: Du entwickelst unsere Data Platform weiter – von Architektur über Datenmodellierung bis hin zu Best Practices.
- Pipelines & Transformation: Du entwickelst und betreibst skalierbare ELT/ETL-Pipelines mit Airbyte und dbt.
- Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit Senior Data Analysts sowie mit Engineering, Product und ggf. Compliance.
Data Engineering Expertise: Du bringst 5+ Jahre Erfahrung als Data Engineer mit und hast bereits mit modernen Cloud Data Stacks gearbeitet.
Cloud & IaC: Sehr gute Kenntnisse in AWS (S3, Glue, Athena, EC2, EKS/ECS) sowie zwingend Erfahrung mit Terraform.
Data Processing: Fundierte Erfahrung mit Databricks und Apache Spark.
Data Stack: Sicherer Umgang mit dbt und Airbyte.
Programmierung: Sehr gute Kenntnisse in Python und/oder SQL.
Arbeitsweise: Du arbeitest strukturiert, eigenverantwortlich und mit starkem Engineering-Focus.
Sprachen: Du sprichst Deutsch und Englisch fließend.
Zusätzliche Informationen: Bei uns triffst Du auf ein modernes Arbeitsumfeld mit über 250 Kolleg:innen, das von Vertrauen, Flexibilität und echter Zusammenarbeit geprägt ist. Du arbeitest hybrid und nutzt unsere Office Hubs in Karlsruhe, München oder Berlin – ergänzt durch bis zu 15 Tage Workation innerhalb der EU pro Kalenderjahr. Deine persönliche und fachliche Weiterentwicklung fördern wir aktiv durch Trainings, Seminare und Konferenzen in den dynamischen FinTech- und Aktien/Finanzumfeld.
Diese Benefits erwartet Dich außerdem:
- Moderne Office Hubs & hybrides Arbeiten
- Weiterbildungsangebote im Bereich Finanzmarkt/Geldanlage
- Regelmäßige Team-Events & starke Unternehmenskultur
- Gesundheits- & Mobilitätsangebote (Jobrad, ÖPNV-Zuschuss)
- Attraktive finanzielle Benefits & weitere Extras
- Ein Umfeld, in dem Du Dich einbringen, weiterentwickeln und wohlfühlen kannst
Senior Data Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: finanzen.net GmbH
Die Finanzen.net Gruppe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein modernes Arbeitsumfeld mit über 250 Kolleg:innen bietet, das von Vertrauen, Flexibilität und echter Zusammenarbeit geprägt ist. Mit der Möglichkeit, hybrid zu arbeiten und bis zu 15 Tage Workation innerhalb der EU zu nutzen, fördert das Unternehmen aktiv die persönliche und fachliche Weiterentwicklung durch Trainings und Seminare im dynamischen FinTech-Umfeld. Die starke Unternehmenskultur, regelmäßige Team-Events und attraktive finanzielle Benefits machen die Finanzen.net Gruppe zu einem attraktiven Ort für engagierte Talente, die ihre Karriere in einem innovativen Umfeld vorantreiben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer (w/m/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 finanzen.net GmbH 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 Senior Data Engineer (w/m/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 Senior Data Engineer (w/m/d) bei finanzen.net GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei finanzen.net GmbH 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 finanzen.net GmbH entscheidend sein!
