Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite eng mit großen Finanzdienstleistern zusammen.
- Unternehmen: Google Cloud, ein führendes Unternehmen in der digitalen Transformation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Boni, Aktienoptionen und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien, um echten Einfluss auf die Finanzbranche zu nehmen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur und -engineering sowie Kenntnisse in Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 148000 - 152000 € pro Jahr.
Hinweis: Durch die Bewerbung auf diese Position haben Sie die Möglichkeit, Ihren bevorzugten Arbeitsort aus den folgenden Optionen auszuwählen: Frankfurt am Main, Deutschland; München, Deutschland; London, UK.
Minimale Qualifikationen:
- Abschluss in Informatik oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- 7 Jahre Erfahrung in der Datenarchitektur, Datenengineering oder einem verwandten Bereich.
- 5 Jahre Erfahrung mit Datenplattformen und -technologien.
- Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Datenlösungen für Unternehmenskunden mit hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen in der Finanzmarktbranche.
- Erfahrung mit Datenmodellierung und Graphdatenbanken (z. B. RDF, Property Graphs oder Graphdatenbanken).
Bevorzugte Qualifikationen:
- Google Cloud-Zertifizierungen (z. B. Professional Data Engineer, Professional Cloud Architect).
- Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Daten-Governance, Sicherheit und Compliance in einem stark regulierten Umfeld.
- Erfahrung in der Mitwirkung an Open-Source-Datenprojekten.
- Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens und der KI sowie deren Anwendung im Datenmanagement und in der Analyse.
- Kenntnisse über aufkommende agentische Technologien und deren Auswirkungen auf die Datenarchitektur.
Über die Stelle:
In dieser Rolle werden Sie den Kundenwert beschleunigen und die Akzeptanz erhöhen, indem Sie innovative, wiederholbare und unternehmensbereite Lösungen mit Fokus auf Geschäftswert liefern. Machen Sie Google Cloud zur bevorzugten Wahl für Kunden, indem Sie die wertvollsten, branchenspezifischen Lösungen bereitstellen. Google Cloud beschleunigt die Fähigkeit jeder Organisation, ihr Geschäft und ihre Branche digital zu transformieren. Wir bieten Lösungen auf Unternehmensniveau, die die modernste Technologie von Google nutzen und Tools bereitstellen, die Entwicklern helfen, nachhaltiger zu arbeiten. Kunden in mehr als 200 Ländern und Gebieten wenden sich an Google Cloud als ihren vertrauenswürdigen Partner, um Wachstum zu ermöglichen und ihre kritischsten Geschäftsprobleme zu lösen.
Die individuelle Vergütung wird durch Faktoren wie berufsbezogene Fähigkeiten, Erfahrung sowie relevante Ausbildung oder Schulung bestimmt. Deutschland: 148.000 € - 152.000 € (EUR) + 20 % Bonusziel + Aktien + Vorteile. Erfahren Sie mehr über die Vorteile bei Google.
Handeln Sie als primärer technischer Ansprechpartner für einen großen, komplexen Kunden im Finanzdienstleistungssektor, indem Sie enge Beziehungen zu wichtigen Stakeholdern (z. B. CTOs, CDOs, Datenarchitekten) aufbauen. Entwerfen und implementieren Sie Daten-Governance-Rahmenwerke, einschließlich Datenherkunft, Metadatenmanagement, Zugriffskontrollen und Einhaltung von Branchenvorschriften (z. B. GDPR, CCPA, BCBS 239). Entwickeln und befürworten Sie Strategien zur Föderation der Datenverantwortung über verschiedene Geschäftseinheiten und technische Teams hinweg, um eine dezentrale Datenverantwortung zu ermöglichen, während eine zentrale Aufsicht und Konsistenz gewahrt bleibt. Entwerfen und implementieren Sie Datenfähigkeiten, die nahtlos über lokale Umgebungen und mehrere Cloud-Anbieter hinweg reichen und dabei Datenportabilität, Interoperabilität und konsistenten Zugriff gewährleisten. Identifizieren und adressieren Sie Datenanforderungen für aufkommende agentische Technologien, wie z. B. Echtzeit-Datenstreaming, Vektordatenbanken und sicheren Datenaustausch für autonome Agenten.
Data Architect, Deutsche Borse Delivery Team, Google Cloud Arbeitgeber: Google Germany
Google Cloud ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Frankfurt am Main oder München die Möglichkeit bietet, an innovativen und zukunftsweisenden Projekten im Bereich Datenarchitektur zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung, einer offenen und kollaborativen Unternehmenskultur sowie attraktiven Vergütungsmodellen, einschließlich Boni und Aktienoptionen, fördert Google Cloud nicht nur das individuelle Wachstum, sondern auch die Teamdynamik. Die Arbeit in einem dynamischen Umfeld, das von technologischen Fortschritten geprägt ist, ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu erweitern und einen bedeutenden Einfluss auf die digitale Transformation der Finanzmärkte zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Architect, Deutsche Borse Delivery Team, Google Cloud 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 Google Germany zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Architect, Deutsche Borse Delivery Team, Google Cloud bei Google Germany gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google Germany 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 Google Germany entscheidend sein!
