Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und optimiere Datenpipelines für Reporting und Analysen.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen im Infrastruktur- und Energieumfeld mit Gestaltungsspielraum.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, attraktives Vergütungspaket und betriebliche Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Modernes Arbeitsumfeld mit Fokus auf Digitalisierung und Wachstumsperspektiven.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenlandschaft aktiv mit und arbeite an spannenden Transformationsprojekten.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und sehr gute SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Ein wachsendes Unternehmen im Infrastruktur- und Energieumfeld befindet sich im Rahmen eines Carve‑outs in einer spannenden Transformationsphase.
Dabei werden zentrale Daten- und Analytics‑Strukturen neu aufgebaut, um eine einheitliche und verlässliche Datengrundlage für Reporting und Analysen zu schaffen.
Im Mittelpunkt stehen die Integration unterschiedlicher Datenquellen, der Aufbau konsistenter Datenmodelle sowie die Weiterentwicklung moderner Reporting‑ und Analytics‑Lösungen für die gesamte Organisation.
Gesucht wird ein Senior Data & Reporting Engineer (m/w/d), der den Aufbau dieser Datenlandschaft aktiv mitgestaltet und die Brücke zwischen Fachbereich, Analytics und Data Engineering schlägt.
- Ihre Aufgaben
- Entwicklung und Betrieb von Data Products sowie Datenlösungen für Reporting‑ und Analyseanforderungen.
- Aufbau, Weiterentwicklung und Optimierung von Datenpipelines zur Verarbeitung und Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen.
- Modellierung von Datenstrukturen und Bereitstellung konsistenter Daten für Reporting-, Analyse- und Steuerungsprozesse.
- Sicherstellung einer hohen Datenqualität sowie Analyse und Behebung von Daten‑ und Prozessfehlern.
- Unterstützung von Releases, Deployments und dem laufenden Betrieb produktiver Datenlösungen.
- Abstimmung mit Fachbereichen, IT‑Teams und weiteren Stakeholdern zur Aufnahme und Umsetzung von Anforderungen.
- Technische Steuerung und Begleitung externer Dienstleister und Umsetzungspartner.
- Mitarbeit bei der Definition und Weiterentwicklung von Standards für Datenmodellierung, Datenqualität und Betrieb.
- Analyse bestehender Lösungen und Umsetzung von Verbesserungen hinsichtlich Performance, Stabilität und Wartbarkeit.
- Ihr Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering, Analytics Engineering oder Enterprise‑BI‑Umfeld.
- Tiefgehende Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines, Datenmodellen und Enterprise‑Datenstrukturen.
- Sehr gute SQL‑Kenntnisse sowie fundiertes Know‑how in Datenmodellierung.
- Erfahrung mit ERP‑Datenlandschaften und der Integration heterogener Datenquellen.
- Verständnis moderner Daten- und Analytics‑Architekturen einschließlich Governance, Sicherheits- und Qualitätsanforderungen.
- Erfahrung im technischen Stakeholder‑Management sowie in der Zusammenarbeit mit internen und externen Umsetzungspartnern.
- Hohe Eigenverantwortung, analytisches Denkvermögen und ein ausgeprägter Qualitätsanspruch.
- Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Das bietet Ihnen die Position
- Die Stabilität eines etablierten Unternehmens kombiniert mit echtem Gestaltungsspielraum.
- Flexible Arbeitsmodelle mit der Möglichkeit, regelmäßig im Homeoffice zu arbeiten.
- Attraktives Vergütungs‑ und Leistungspaket inklusive betrieblicher Altersvorsorge.
- Modernes Arbeitsumfeld mit einem klaren Fokus auf Digitalisierung, Daten und effiziente Prozesse.
- Fachliche und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem Umfeld mit Wachstumsperspektive.
- Ihr Kontakt
- Patrycja Zdrojewska patrycja. zdrojewska@harveynash. de
- 01511 9760002
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data & Reporting Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Harvey Nash Group
Als Arbeitgeber bietet Nash direct eine spannende Festanstellung im Bereich Projektmanagement bei einem renommierten Stromversorger im Stuttgarter Raum. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit von 60% Home Office und einem unterstützenden Teamumfeld fördern wir nicht nur die Produktivität, sondern auch das persönliche Wachstum unserer Mitarbeiter. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf individuelle Beratung und Vernetzung, was Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und in einem dynamischen Arbeitsumfeld erfolgreich zu sein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data & Reporting Engineer (m/w/d) 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 Harvey Nash Group 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 & Reporting Engineer (m/w/d) 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 & Reporting Engineer (m/w/d) bei Harvey Nash Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Harvey Nash Group 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 Harvey Nash Group entscheidend sein!
