Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege Datenpipelines für spannende Projekte.
- Unternehmen: Grainset Data, ein innovatives Unternehmen mit einem internationalen Team.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und ein Budget für Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite remote und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 40500 - 49500 € pro Jahr.
Grainset Data führt mehrere Projekte für Unternehmen in Deutschland durch, deren Berichte auf SAP-Exporte und Online-Shop-Daten basieren. Wir suchen einen Ingenieur, der während deutscher Arbeitszeiten an diesen Projekten arbeitet. Die neue Rolle ist ein Junior Data Engineer, Vollzeit und remote aus dem ganzen Land.
Hauptaufgaben:
- Pipelines erstellen und warten, die Quelldaten in ein Cloud-Datenlager laden
- SQL- und dbt-Modelle schreiben, die Rohdaten in Berichtstabellen umwandeln
- Erstladungen, spätere Änderungen und erneut gesendete Dateien verwalten, sodass kein Datensatz doppelt gezählt wird
- Tests hinzufügen, die die Modellausgabe mit den Quelldaten vergleichen
- Dokumentieren, was jede Tabelle enthält und woher ihre Daten stammen
Was wir in Ihrem Lebenslauf überprüfen:
- Ein Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Mathematik oder einem verwandten Bereich oder eine gleichwertige Ausbildung
- SQL-Kenntnisse mit Joins, GROUP BY und Fensterfunktionen
- Python für Skripte oder Datenverarbeitung
- Mindestens ein Datenprojekt, sei es an der Universität, im Praktikum oder bei der Arbeit
Nicht erforderlich, aber nützlich:
- dbt, Airflow oder ein ähnliches Tool
- Snowflake, BigQuery, Databricks oder Azure Synapse
- Git
Arbeiten bei Grainset:
- 30 Urlaubstage
- Arbeitgeberfinanzierte Unternehmensrente
- Schulungsbudget für Kurse und Zertifizierungen
- Laptop und Homeoffice-Ausstattung
- Flexible Arbeitszeiten mit täglicher Überlappung zu Boston
Grainset Data in Boston baut Datenpipelines, analytische Modelle und Metrikdefinitionen und verfolgt eine gemeldete Zahl bis zu den zugrunde liegenden Quelldaten.
Junior Data Engineer in Berlin Arbeitgeber: Grainset Data
Grainset Data bietet eine flexible Remote-Arbeitsumgebung, die es den Mitarbeitern ermöglicht, an spannenden Projekten zu arbeiten. Das Unternehmen fördert die berufliche Entwicklung und bietet Möglichkeiten zur Zusammenarbeit in einem innovativen Team.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Junior Data Engineer in Berlin 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 Grainset Data 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 Junior Data Engineer in Berlin 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 Junior Data Engineer bei Grainset Data gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Grainset Data 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 Grainset Data entscheidend sein!
