Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere skalierbare Datenprodukte in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: FREENOW, ein innovatives Unternehmen für smarte Mobilität.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsversorgung und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Multikulturelles Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Revolutioniere die Datenverwaltung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Programmierung, insbesondere mit SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Standort: Wir sind flexibel! Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin, Barcelona oder Athen. FREENOW ermöglicht intelligentere Mobilitätsentscheidungen, die es den Menschen ermöglichen, sich frei zu bewegen und Städten zum Gedeihen zu verhelfen. Seien Sie bereit, in einem multinationalen, vielfältigen, hochmotivierten und kollaborativen Team von leidenschaftlichen Entwicklern zu arbeiten, die nach Exzellenz streben und Spaß haben möchten.
Sind Sie leidenschaftlich an Datenengineering interessiert und bereit, die Art und Weise, wie Daten innerhalb einer Organisation verwaltet und genutzt werden, zu revolutionieren? Wir suchen einen erfahrenen und innovativen Data Engineer, der unser dynamisches Team verstärkt und uns hilft, eine moderne Data Mesh-Architektur umzusetzen. Bei FREENOW glauben wir an datengestützte Entscheidungen, die unser Geschäft vorantreiben. Wir befinden uns derzeit im Übergang zu einer Data Mesh-Architektur, um eine sehr enge Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Datenanalysten, Data Scientists und Machine Learning Engineers zu etablieren. Sind Sie bereit für Ihre nächste Fahrt?
IHRE TÄGLICHEN ABENTEUER WERDEN FOLGENDES UMFASSEN:
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Datenanalysten, Data Scientists und Software-Ingenieuren, um Datenanforderungen zu verstehen und optimale Datenlösungen im Data Mesh-Umfeld zu entwerfen.
- Entwicklung, Implementierung und Wartung skalierbarer Datenprodukte, die den nahtlosen Fluss von Daten aus verschiedenen Quellen zur Data Mesh-Architektur ermöglichen.
- Erstellung und Verwaltung von Datenmodellen, die den spezifischen Bedürfnissen der Datenverbraucher entsprechen und dabei die Standards für Datenverwaltung und -sicherheit einhalten.
- Entwurf und Aufbau von Rahmenwerken zur Überwachung der Datenqualität, um die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.
- Aktualisierung über die neuesten Branchentrends und Best Practices im Bereich Data Engineering und Data Mesh, um Datenpipelines und -prozesse kontinuierlich zu verbessern.
- Erstellung leistungsstarker APIs zum Zugriff auf und zur Abfrage von Daten aus dem Data Warehouse.
- Durchführung von Datenanalysen zur Fehlersuche bei datenbezogenen Problemen und Unterstützung bei der Lösung von Datenproblemen.
- Koordination und Überwachung der erfolgreichen Lieferung komplexer Datenengineering-Projekte unter Gewährleistung der Übereinstimmung mit Zeitplänen, Zielen und Stakeholdern.
UNSER TECHSTACK: Airflow | Databricks | Trino | Spark | Kafka | AWS
UM IN DIESER ROLLE ERFOLGREICH ZU SEIN:
- Sie haben fortgeschrittene Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache und sind bereit, mehr zu lernen. Unsere Kernsprachen sind Scala und Python.
- Expertenniveau in SQL (insbesondere SparkSQL) und Datenbankkonzepten.
- Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines ist eine Kernanforderung.
- Sie arbeiten gerne praktisch mit Daten und implementieren benutzerdefinierte ETLs, um sie in Informationen zu verwandeln.
- Sie haben Kenntnisse über verteilte Systeme, Lambda, AWS S3, AWS Cloud Watch …
- Erfahrung mit AWS, Hive, Spark, Trino, Databricks ist hilfreich.
- Sie arbeiten gerne mit Stream-Verarbeitungsframeworks wie Spark Structured Streaming, Kafka Streams.
- Sie verstehen Anforderungen über das geschriebene Wort hinaus.
- Fließende Englischkenntnisse in der Geschäftskommunikation.
- Außergewöhnliche analytische Fähigkeiten, laterales Denken und Erfahrung in der Lösung herausfordernder Probleme.
- Erfahrungen mit Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Metabase) sind von Vorteil.
VORTEILE & LEISTUNGEN IM ÜBERBLICK:
- Flexible Arbeitszeiten
- LinkedIn Learning
- Sabbatical- und Sonderurlaubsrichtlinien
- WeRoad-Partnerschaft
- Geburtstag, 24. + 31. Dezember frei
- Kurze EU-Arbeitsrichtlinie
- Mobilitätsguthaben
- Krankenversicherung
- Programm zur Mitarbeiterunterstützung
- Plus weitere lokale Vorteile, abhängig von Ihrem Arbeitsstandort!
DIVERSITÄT, GLEICHBERECHTIGUNG & INKLUSION: FREENOW ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir berücksichtigen qualifizierte Bewerber unabhängig von Rasse, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Behinderung oder Alter. Wir möchten, dass Sie wachsen und sich weiterentwickeln, bringen Sie Ihr wahres Ich zur Arbeit.
Analytics Engineer Arbeitgeber: FREE NOW
FREENOW ist ein hervorragender Arbeitgeber, der flexible Arbeitsmöglichkeiten in aufregenden Städten wie Hamburg, Berlin, Barcelona und Athen bietet. Unser dynamisches Team fördert eine inklusive und kollaborative Arbeitskultur, in der Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und innovative Projekte wachsen können. Mit attraktiven Vorteilen wie Sabbaticals, Gesundheitsprogrammen und einer starken Ausrichtung auf Diversität und Chancengleichheit schaffen wir ein Umfeld, in dem jeder seine Leidenschaft für Datenengineering ausleben kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, die richtige Verbindung zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen vorbereitest. Zeig dein Interesse an der Data Mesh Architektur und wie du dazu beitragen kannst!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeig Initiative! Wenn du eine interessante Idee hast, wie man Daten besser nutzen kann, teile sie im Gespräch. Das zeigt, dass du nicht nur ein Mitläufer bist, sondern aktiv zur Verbesserung beitragen möchtest.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen hast, Teil unseres großartigen Teams zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du dich bewirbst, zeig uns deine Persönlichkeit! Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die nötigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen. Lass uns wissen, was dich motiviert und warum du bei uns arbeiten möchtest.
Mach es konkret!:Verwende in deinem Anschreiben konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast.
Achte auf Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Ein sauberer und professioneller Auftritt ist wichtig, um einen guten ersten Eindruck zu hinterlassen. Wir lieben es, wenn du dir die Zeit nimmst, alles sorgfältig zu prüfen.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FREE NOW vorbereitet
✨Verstehe die Data Mesh Architektur
Mach dich mit dem Konzept der Data Mesh Architektur vertraut. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit mit Daten gearbeitet hast und wie du diese Erfahrungen in die neue Struktur einbringen kannst. Zeige im Interview, dass du die Prinzipien verstehst und bereit bist, sie anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung, dem Aufbau von Datenpipelines und der Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Teams demonstrieren. So kannst du deine praktischen Erfahrungen direkt verknüpfen.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Da Kenntnisse in Scala und Python wichtig sind, solltest du deine Programmierfähigkeiten unter Beweis stellen. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben zu lösen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Frage nach der Teamdynamik
Nutze die Gelegenheit, um mehr über das Team und die Unternehmenskultur zu erfahren. Stelle Fragen zur Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Analysten und Wissenschaftlern. Das zeigt dein Interesse an einer positiven Teamdynamik und hilft dir, herauszufinden, ob die Position zu dir passt.
