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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für spannende Projekte.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines innovativen Unternehmens in Berlin, das Daten in den Mittelpunkt stellt.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und coole Team-Events.
- Warum dieser Job: Arbeite an zukunftsweisenden Technologien und verbessere die Datenanalyse für echte Impact-Projekte.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrung mit Big Data und Cloud-Technologien ist ein Plus!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Aufgabenbereiche:
- Entwicklung, Implementierung und Wartung von skalierbaren Datenpipelines und ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load).
- Design und Implementierung von Datenmodellen und Datenbanken, um die Datenintegrität und -qualität sicherzustellen.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Analysts, um sicherzustellen, dass die Datenanforderungen erfüllt werden und die Daten für Analysen und maschinelles Lernen verfügbar sind.
- Optimierung der Datenverarbeitungssysteme, um die Leistung und Effizienz zu verbessern.
- Implementierung von Daten-Governance- und Sicherheitsrichtlinien, um den Schutz und die Compliance sensibler Daten zu gewährleisten.
- Unterstützung bei der Entwicklung und Pflege von Daten-Dashboards und Berichten zur Visualisierung von Daten.
- Kontinuierliche Überwachung und Wartung der Dateninfrastruktur, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Systemverfügbarkeit zu maximieren.
- Mitarbeit bei der Auswahl und Implementierung neuer Technologien und Tools zur Verbesserung der Datenverarbeitung und -analyse.
Anforderungen:
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder einer ähnlichen Rolle.
- Starke Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. MySQL, PostgreSQL).
- Erfahrung mit Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark, Hive oder Kafka.
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure.
- Vertrautheit mit ETL-Tools und -Frameworks (z.B. Apache NiFi, Talend, Airflow).
- Kenntnisse in Datenmodellierung und Datenarchitektur.
- Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Tableau, Power BI oder Looker.
- Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären.
Wünschenswert:
- Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken (z.B. MongoDB, Cassandra).
- Kenntnisse in maschinellem Lernen und Data Science.
- Erfahrung mit agilen Entwicklungsmethoden und DevOps-Praktiken.
- Zertifizierungen in relevanten Technologien (z.B. AWS Certified Big Data, Google Professional Data Engineer).
Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Halian
Kontaktperson:
Halian HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Engineers und Fachleuten in der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen, die sich auf Data Engineering und verwandte Technologien konzentrieren. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Einblicke, sondern auch die Möglichkeit, direkt mit Unternehmen wie uns in Kontakt zu treten.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Fähigkeiten durch praktische Projekte! Erstelle ein Portfolio mit eigenen Datenprojekten, die deine Kenntnisse in SQL, ETL-Prozessen und Datenvisualisierung demonstrieren. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Engineering. Das Verständnis von Big Data-Technologien und Cloud-Plattformen ist entscheidend. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und bereit, neue Tools zu lernen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Data Engineer unterstreicht. Gehe darauf ein, wie deine Erfahrungen mit SQL, Big Data-Technologien und Cloud-Plattformen den Anforderungen der Stelle entsprechen.
Hebe relevante Projekte hervor: Füge in deinem Lebenslauf spezifische Projekte oder Erfahrungen hinzu, die deine Fähigkeiten im Bereich Datenengineering demonstrieren. Betone deine Kenntnisse in ETL-Prozessen, Datenmodellierung und Datenvisualisierungstools.
Prüfe auf Fehler: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine fehlerfreie Bewerbung zeigt Professionalität und Sorgfalt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Halian vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte, dass dir während des Interviews technische Fragen zu SQL, Datenmodellen und ETL-Prozessen gestellt werden. Übe das Lösen von Problemen und das Erklären deiner Ansätze, um deine Fachkenntnisse zu demonstrieren.
✨Zeige deine Erfahrung mit Big Data-Technologien
Sei bereit, konkrete Beispiele für deine Erfahrungen mit Technologien wie Hadoop, Spark oder Kafka zu geben. Diskutiere, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Kommuniziere klar und verständlich
Da gute Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Dies ist besonders wichtig, wenn du mit Data Scientists und Analysten zusammenarbeitest, die möglicherweise nicht über dieselben technischen Kenntnisse verfügen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur und den Technologien
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Unternehmenskultur und die verwendeten Technologien zu erfahren. Stelle Fragen zu den Tools, die im Team verwendet werden, und wie das Unternehmen Innovationen in der Datenverarbeitung fördert.
