Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenlösungen und optimiere DevOps-Prozesse.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in der Region Heilbronn mit hybrider Arbeitskultur.
- Vorteile: Freelance-Option, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an innovativen Use Cases.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und DevOps, Kenntnisse in Terraform und Kubernetes.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Dauer: Vollzeit
Einsatzort: Hybrid (Region Heilbronn)
Aufgaben:
- Aufbau und Betrieb von skalierbaren Daten- und Plattformlösungen
- Implementierung und Optimierung von DevOps-Prozessen und CI/CD-Pipelines
- Infrastrukturautomatisierung mit Terraform
- Deployment und Betrieb von containerisierten Anwendungen mit Kubernetes (K8s)
- Nutzung und Verwaltung von ArgoCD für Continuous Delivery
- Integration und Betrieb von Cloud-Umgebungen (Azure)
- Zusammenarbeit mit Data- und AI-Teams zur Umsetzung innovativer Use Cases
Anforderungen:
- Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer und/oder im DevOps-Umfeld
- Fundierte Kenntnisse in Terraform, Kubernetes (K8s) und ArgoCD
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen, insbesondere Azure
- Gute Kenntnisse in DevOps-Prinzipien und Automatisierung
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Senior Data Engineer / DevOps (w/m/d) Arbeitgeber: Harvey Nash Group
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten als Senior Data Engineer/DevOps in der aufstrebenden Region Heilbronn voll auszuschöpfen. Wir fördern eine offene Unternehmenskultur, die Teamarbeit und kreatives Denken schätzt, und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung sowie flexible Arbeitsmodelle im hybriden Format. Genießen Sie die Vorteile einer modernen Infrastruktur und die Zusammenarbeit mit talentierten Fachleuten, um an spannenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft der Datenverarbeitung gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer / DevOps (w/m/d) erhalten könnten
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer / DevOps (w/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der Harvey Nash Group tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von Harvey Nash Group beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Harvey Nash Group vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
