Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere komplexe Datenpipelines und Datenprodukte für unsere Data-Analytics-Plattform.
- Unternehmen: Familienfreundliches Unternehmen mit flexiblen Arbeitszeiten und einer tollen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Überdurchschnittliche Vergütung, Weiterbildungsmöglichkeiten und gesunde Kantinenverpflegung.
- Weitere Informationen: Agile Arbeitsumgebung mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite in einem dynamischen Team von Experten.
- Qualifikationen: Technischer Hochschulabschluss, Erfahrung im Data Engineering und gute Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Was du bewegst - Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Entwicklung, der Betrieb und die Optimierung komplexer Datenpipelines und Datenprodukte – von der Datenerfassung bis zur analytischen Nutzung. - Du setzt unser bestehendes Framework der Data-Analytics-Plattform in der Praxis um, entwickelst es fachlich weiter und bringst Verbesserungsvorschläge aus dem operativen Betrieb ein. - Zudem wirkst du bei Architekturentscheidungen fachlich beratend mit, bewertest technische Optionen und unterstützt die Weiterentwicklung der Zielarchitektur. - Du stellst Datenqualität, Testbarkeit, Sicherheit und Stabilität sicher und unterstützt das Metadatenmanagement, Datenkataloge sowie die technische Governance. - Darüber hinaus arbeitest du eng mit anderen Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts und dem Product Owner zusammen und gibst fachliche Orientierung im Team.
Was dich auszeichnet - Du hast einen technischen Hochschul- oder Fachhochschulabschluss und bringst einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering mit. - Zudem verfügst du über sehr gute Kenntnisse in Python, idealerweise in Py Spark, und SQL; Grundkenntnisse in Bash sind von Vorteil. - Fundierte Praxiserfahrung mit Azure, Databricks und modernen Cloud-Analytics-Stacks sowie Kenntnisse in Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen einschließlich Testing und Datenqualitätssicherung bringst du mit. - Eine eigenständige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise, Erfahrung in agilen Arbeitsumgebungen sowie sehr gute Deutschkenntnisse runden dein Profil ab.
Was du bekommst Flexibles Arbeiten Gestalte deine Arbeitszeit variabel nach deinen individuellen Bedürfnissen, im Büro und im mobilen Arbeiten.
Attraktive Vergütung Freue dich auf eine überdurchschnittliche und attraktive Vergütung durch unseren tollen Tarifvertrag.
Beruf & Familie Freue dich auf ein familienfreundliches Unternehmen mit einer ausgewogenen Work-Life-Balance.
Weiterbildung & Qualifizierung Entwickle dich kontinuierlich weiter, durch zahlreiche Weiterbildungs- und Qualifizierungsangebote.
Kantine Freue dich auf gesunde, abwechslungsreiche und durch uns bezuschusste Gerichte in unseren Kantinen.
Senior Data Engineer - Data Analytics Plattform (a*) Arbeitgeber: Hamburger Energienetze GmbH
Als Arbeitgeber in der wunderschönen Hansestadt Hamburg bieten wir dir nicht nur einen sicheren Arbeitsplatz, sondern auch eine überdurchschnittliche Vergütung und attraktive betriebliche Altersvorsorge. Unsere offene und inklusive Unternehmenskultur fördert die kontinuierliche Weiterbildung und Qualifizierung unserer Mitarbeiter, während vielfältige Sportangebote für ein ausgewogenes Arbeitsleben sorgen. Bei uns hast du die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu arbeiten und aktiv zur Verbesserung der Netzbetriebsstrategien beizutragen.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer - Data Analytics Plattform (a*) 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 Hamburger Energienetze 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 - Data Analytics Plattform (a*) 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 - Data Analytics Plattform (a*) bei Hamburger Energienetze GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hamburger Energienetze 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 Hamburger Energienetze GmbH entscheidend sein!
