Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere Datenpipelines für innovative digitale Produkte.
- Unternehmen: GLS/NXT - ein dynamisches Unternehmen im Logistik- und E-Commerce-Sektor.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, persönliches Weiterbildungsbudget und 30 Tage Urlaub.
- Weitere Informationen: Engagierte Teamkultur mit regelmäßigen Events und einer transparenten Vergütung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit modernster Technologie und einem engagierten Team.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in der Datenengineering und Kenntnisse in Python, Go und Cloud-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Senior Data Engineer bei GLS/NXT, um die Zuverlässigkeit und Integrität unserer wachsenden Dateninfrastruktur und Analyseplattform sicherzustellen. In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle von Datenengineering, Produkt und Betrieb - und treiben die Qualität unserer Datenpipelines, Modelle und Lagerarchitektur voran. Sie entwerfen und implementieren Teststrategien, identifizieren proaktiv Datenqualitätsprobleme und arbeiten mit Teams zusammen, um skalierbare, gut dokumentierte Lösungen zu entwickeln. Ihr Fokus liegt darauf, genaue, vertrauenswürdige Daten für Analysen und Berichterstattung zu ermöglichen, während Sie die breitere Mission von GLS/NXT unterstützen, innovative, datengestützte digitale Produkte zu liefern.
Aufgaben:
- Übergreifende Zusammenarbeit zur Skalierung der GLS/NXT-Dateninfrastruktur.
- Beitrag zur Roadmap und Entwicklung von GLS/NXT-Datenprodukten.
- Entwurf, Aufbau, Überwachung und Skalierung von Datenpipelines für Data Warehousing, Integration verschiedener Datenquellen und -ziele.
- Entwicklung von Datenmodellen und Schemata zur Unterstützung analytischer Anforderungen.
- Zusammenarbeit mit anderen Engineering-Teams zur Lösung von Architektur- und Infrastrukturherausforderungen, Entwurf effektiver Lösungen.
- Teilnahme an funktionsübergreifenden Projekten zur Unterstützung von Datenanwendungen und Berichterstattung.
- Behebung von Datenqualitätsproblemen, Implementierung von Best Practices.
- Erstellung und Pflege umfassender Systemdokumentationen.
Anforderungen:
- Abschluss in Informatik oder einem verwandten Ingenieurfeld.
- 5+ Jahre nachweisliche Erfahrung in Datenengineering-Rollen.
- Expertise im Entwerfen, Bauen, Überwachen und Skalieren von Datenengineering-Pipelines.
- Praktische Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools wie Apache Airflow zur Gestaltung, Planung und Verwaltung komplexer Datenpipelines.
- Versiert in modernen Datenprogrammiersprachen, einschließlich Python und Go.
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen, insbesondere AWS und GCP.
- Versiert in Technologien des Data Warehousing, einschließlich Google BigQuery und Snowflake.
- Versiert in SQL für verschiedene Datenquellen, Nutzung von Tools wie DBT für Datenmodellierung, Schema-Design, inkrementelle Strategien und Abfrageoptimierung.
- Looker- und LookML-Expertise, mit Fokus auf Datenaufbereitung und -modellierung zur Unterstützung von Analysen und effizienten Visualisierungen.
- Erfahrung im Management von Softwareentwicklungsoperationen, einschließlich CI/CD-Pipelines, basierend auf agilen Methoden.
- Starke Englischkenntnisse für effektive funktionsübergreifende Zusammenarbeit.
- Hochgradig organisiert mit der Fähigkeit, Aufgaben zu priorisieren und Projekte im Einklang mit den Geschäftszielen zu verwalten.
- Fähigkeit, klare Prioritäten zu setzen, um den Projekterfolg voranzutreiben.
Vorteile:
- Dynamischer Arbeitsplatz: Eine digitale Umgebung mit internationalen Projekten und Raum zum Lernen und Wachsen.
- Flexible Arbeitsbedingungen: Hybridarbeitsmodus mit einer maßgeschneiderten Remote-Politik.
- Fokus auf Lernen: Ein persönliches Budget (1.000€) für Lern- und Entwicklungsinitiativen.
- Physischer Raum für Ideen: Ein großartiger Büroraum in Berlin Mitte mit erstklassiger Ausstattung.
- Transparente und wettbewerbsfähige Vergütung: Ein Gehaltspaket, das Ihre Expertise und Erfahrung widerspiegelt.
- Aktive Teilnahme: Ein klares Bonussystem, das die Teilnahme an Ihrer und der Teamleistung ermöglicht.
- Engagierte Teamkultur: Monatliches Teamkochen, regelmäßige Veranstaltungen und Offsites.
- Urlaubsregelung: 30 Tage Jahresurlaub.
- Belohnungssystem: Belohnungen für die Empfehlung zusätzlicher Teammitglieder.
Selbst wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben, wenn Sie glauben, dass Sie gut für die Rolle geeignet sind und sinnvoll zu unserem Team beitragen können.
Über GLS/NXT:
GLS/NXT wurde mit der Mission gegründet, die nächste Generation von Logistik-Erlebnissen zu schaffen, die durch Technologie angetrieben werden - Kern, angrenzend und darüber hinaus. Genauer gesagt liegt unser Interessensbereich im Logistik- und E-Commerce-Sektor. Wir sind Unternehmer und beginnen daher immer mit den Bedürfnissen der Nutzer. Wir befinden uns zwischen Unternehmen und Startups und nutzen die Vorteile beider (Startup-Geschwindigkeit und Unternehmensmuskel). GLS/NXT beherbergt verschiedene Projektteams, die als Startups mit unternehmerischer Verantwortung agieren und ihre eigene Vision und Mission festlegen. GLS/NXT ist Teil der GLS IT Services GmbH.
Engagement für Vielfalt:
GLS/NXT ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, was bedeutet, dass wir nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Familienstand, Alter, nationaler Herkunft, Abstammung, körperlicher oder geistiger Behinderung, medizinischem Zustand, Schwangerschaft, genetischen Informationen, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck diskriminieren. Wir feiern Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: GLS Beteiligungs GmbH
GLS/NXT ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische Arbeitsumgebung in Berlin Mitte bietet, wo innovative Ideen und technologische Lösungen im Logistik- und E-Commerce-Sektor entwickelt werden. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, einem persönlichen Budget für Weiterbildung und einer engagierten Teamkultur, die regelmäßige Events und Teambuilding-Aktivitäten umfasst, fördert das Unternehmen das Wachstum und die Entwicklung seiner Mitarbeiter. Darüber hinaus sorgt ein transparentes Vergütungssystem und eine großzügige Urlaubsregelung für eine ausgewogene Work-Life-Balance.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer 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 GLS Beteiligungs 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 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 bei GLS Beteiligungs GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GLS Beteiligungs 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 GLS Beteiligungs GmbH entscheidend sein!