Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege eine zuverlässige Datenbasis für Analysen und Geschäftsentscheidungen.
- Arbeitgeber: Dynamische Medienagentur in Frankfurt mit über 500 Experten.
- Mitarbeitervorteile: Fitnessmitgliedschaft, individuelle Entwicklungspläne und flexible Arbeitszeiten.
- Andere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit Workation und Sabbaticals möglich.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite mit namhaften Kunden.
- Gewünschte Qualifikationen: 4+ Jahre Erfahrung als Data Engineer und starke SQL-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Willkommen bei Havas Media - der dynamischsten Medienagentur in Deutschland. An unserem zentralen Standort in Frankfurt am Main kombinieren wir das Know-how von über 500 Medienexperten. Mit ihnen decken wir alle Bereiche der modernen Kommunikation ab und bieten integrierte Lösungen aus einer Hand. Dazu gehören alle klassischen Medien, soziale Medien, programmatische Medien, Suche, Performance, E-Commerce, Kreation sowie Lösungen rund um Datenintelligenz, Ad-Tech, Verbraucheranalysen, Modellierung und die Umsetzung maßgeschneiderter Forschungsprojekte. Wir arbeiten mit Kunden wie Bauhaus, Hyundai Kia, Nintendo, O2, Puma, RedBull und Sparkasse.
In dieser Rolle liegt der Fokus auf dem Aufbau und der Pflege einer zuverlässigen Datenbasis, die Analysen und Geschäftsentscheidungen in der gesamten Organisation unterstützt. Ein wesentlicher Teil der Arbeit besteht darin, robuste Datenpipelines zu entwerfen und zu pflegen, die Daten aus einer Vielzahl interner und externer Quellen sammeln, transformieren und integrieren. Die Entwicklung skalierbarer und gut strukturierter Datenmodelle ist entscheidend, um schnelle Analysen und effizientes Reporting für das Management und die Geschäftsteams zu ermöglichen.
Automatisierung spielt eine wichtige Rolle im Datenumfeld. Mit Tools wie KNIME werden Datenintegrations- und Transformationsworkflows kontinuierlich verbessert und automatisiert, um manuelle Arbeiten zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Ein weiterer wichtiger Aspekt der Rolle ist die Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Datenarchitektur, Workflows und Verarbeitungsleistung, um die Datenplattform skalierbarer und zuverlässiger zu machen. Die Gewährleistung einer hohen Datenqualität ist unerlässlich. Dazu gehört die Überwachung von Datenpipelines, die Identifizierung von Inkonsistenzen und die Behebung von Problemen, bevor sie das Reporting oder die Analyse beeinträchtigen.
Die Position arbeitet eng mit Analysten, Geschäftspartnern und anderen technischen Teams zusammen, um Geschäftsbedürfnisse in skalierbare und praktikable Datenlösungen zu übersetzen. Als erfahrenes Mitglied des Teams trägt die Rolle auch zur Wissensweitergabe, zu Best Practices und zur Weiterentwicklung des Datenengineering-Setups innerhalb der Organisation bei. Eine klare Dokumentation von Datenmodellen, Pipelines und Automatisierungsprozessen wird erwartet, um Transparenz und langfristige Wartbarkeit sicherzustellen.
Fähigkeiten:
- Ein Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich.
- 4+ Jahre Berufserfahrung als Data Engineer oder in einer vergleichbaren datenfokussierten Rolle.
- Starke Erfahrung mit MSSQL-Datenbanken und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
- Praktische Erfahrung mit KNIME zum Aufbau und zur Pflege von Datenworkflows und Data Apps ist unerlässlich, idealerweise in einer Produktions- oder Geschäftsumgebung. Alternativ ist Erfahrung mit Microsoft Power Apps von Vorteil.
- Erfahrung im Entwurf und in der Pflege von ETL/ELT-Pipelines und Datenintegrationsprozessen.
- Solide Programmierkenntnisse für Datenverarbeitung und Automatisierung (z.B. Python, JavaScript oder ähnliche Sprachen).
- Starkes Verständnis von Datenmodellierung, Architektur von Datenpipelines und skalierbarer Datenverarbeitung.
- Erfahrung in der Automatisierung und Optimierung von Datenworkflows.
- Fähigkeit, komplexe Geschäftsanforderungen in robuste technische Lösungen zu übersetzen.
- Starke Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, um mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu arbeiten.
- Fließende Deutsch- und gute Englischkenntnisse.
- Erfahrung in der Medien- oder Werbebranche ist ein Plus.
Wie wir arbeiten:
- Hybrid: Wir bieten sowohl eine gute Work-Life-Balance als auch ein großartiges Arbeitsumfeld im Büro. Sie können bis zu 50% Ihrer Arbeitszeit im Homeoffice arbeiten. Wie Sie den Anteil gestalten, ist flexibel.
- Workation: Sie können bis zu 6 Wochen pro Jahr aus dem Ausland arbeiten.
- Sabbaticals: Zeit für Sie und Ihre Träume: Sabbaticals sind bei uns natürlich möglich.
- Ihre Fokuszeit: 12-14 Uhr ist für uns Fokuszeit. Für die gesamte Agentur: keine Anrufe und keine regelmäßigen Meetings.
Vorteile:
- Bleiben Sie gesund: Für 10€ im Monat erhalten Sie eine vollständige Fitness First-Mitgliedschaft.
- Viel Spaß: Unser Motivationsteam sorgt jedes Jahr für unvergessliche Momente.
- Vorankommen: Wir erstellen einen individuellen Entwicklungsplan mit Ihnen, Sie erhalten regelmäßiges Feedback und Weiterbildungen, die genau zu Ihnen passen. Sie haben auch Zugang zu unserer Havas University mit über 200 Schulungen und Workshops.
- Gestalten Sie mit uns: Wir sind weit davon entfernt, perfekt zu sein, und freuen uns, wenn Sie Ihre Ideen einbringen und aktiv Themen angehen und Prozesse mitgestalten.
Senior Data Engineer (all gender) Arbeitgeber: Havas Media Germany
Kontaktperson:
Havas Media Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer (all gender)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden. Also, sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Herausforderungen!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL, KNIME und anderen relevanten Tools auffrischst. Wir wissen, dass praktische Fähigkeiten entscheidend sind, also übe das Lösen von Problemen und das Erstellen von Datenpipelines.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Wenn du im Vorstellungsgespräch bist, sprich über deine Begeisterung für Daten und wie du sie nutzen möchtest, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Lass uns sehen, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Motivation, einen Unterschied zu machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht und du die besten Chancen hast, Teil unseres dynamischen Teams zu werden!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer (all gender)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende in deinem Anschreiben eine lockere Sprache und erzähle uns, was dich motiviert und warum du zu Havas Media passen würdest.
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen als Data Engineer klar hervorhebst. Zeige auf, wie du mit Datenpipelines gearbeitet hast und welche Tools du benutzt hast, um deine Erfolge zu erzielen.
Mach es übersichtlich: Halte deinen Lebenslauf und dein Anschreiben klar und strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So wird es für uns einfacher, deine Qualifikationen schnell zu erfassen.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Havas Media Germany vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Senior Data Engineer vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in die Aufgaben passen, die in der Stellenbeschreibung genannt werden. So kannst du gezielt auf deine Stärken eingehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich Datenpipelines und Automatisierung. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele während des Interviews zu teilen, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit Analysten und anderen technischen Teams erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen. Betone, wie du komplexe technische Lösungen für nicht-technische Stakeholder verständlich gemacht hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zur Datenarchitektur oder zu aktuellen Projekten können besonders relevant sein.