Senior Data Engineer (all gender)

Senior Data Engineer (all gender)

Frankfurt am Main Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwicklung und Wartung robuster Datenpipelines sowie Automatisierung von Datenworkflows mit KNIME.
  • Unternehmen: Havas Media ist eine der dynamischsten Medienagenturen in Deutschland mit über 500 Experten.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, bis zu 50% Homeoffice und ein Fitness First Mitgliedschaft für nur 10€ im Monat.
  • Weitere Informationen: Die Position ist hybrid und befindet sich in Frankfurt am Main.
  • Warum dieser Job: Gestalten Sie die Datenarchitektur in einem innovativen Umfeld mit namhaften Kunden wie Bauhaus und RedBull.
  • Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und starke Kenntnisse in MSSQL und KNIME erforderlich.

Das prognostizierte 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.

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 Management und 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, der Workflows und der 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.

Erforderliche Qualifikationen:

  • Ein Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich.
  • 4+ Jahre Berufserfahrung als Data Engineer oder in einer vergleichbaren datenzentrierten Rolle.
  • Starke Erfahrung mit MSSQL-Datenbanken und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
  • Praktische Erfahrung mit KNIME zur Erstellung und Pflege von Datenworkflows und Data Apps, 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.

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. Sie können bis zu 6 Wochen pro Jahr aus dem Ausland arbeiten. Sabbaticals sind bei uns natürlich möglich. 12-14 Uhr ist für uns Fokuszeit: keine Anrufe und keine regulären Meetings. Für 10€ im Monat erhalten Sie eine vollständige Fitness First-Mitgliedschaft. Unser Motivationsteam sorgt jedes Jahr für unvergessliche Momente. Wir erstellen einen individuellen Entwicklungsplan mit Ihnen, Sie erhalten regelmäßiges Feedback und Weiterbildungen, die genau auf Sie zugeschnitten sind. Sie haben auch Zugang zu unserer Havas University mit über 200 Schulungen und Workshops.

Senior Data Engineer (all gender) Arbeitgeber: Havas Media Group Spain SAU

Havas Media in Frankfurt bietet ein kreatives Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitsmodellen und individuellen Entwicklungsplänen. Genießen Sie Sabbaticals und Workation-Möglichkeiten, während Sie an Projekten für große Marken arbeiten. Das Team besteht aus über 500 Fachleuten, die zusammenarbeiten, um innovative Lösungen zu entwickeln.

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Kontaktdaten:

Havas Media Group Spain SAU Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer (all gender) erhalten könnten

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 Havas Media Group Spain SAU 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 (all gender) mit Bravour zu bestehen

SQL
Communication Skills
Problem-Solving Skills
Data Pipeline Development
Python
Attention to Detail
Data Engineering

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 (all gender) bei Havas Media Group Spain SAU gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Havas Media Group Spain SAU 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 Havas Media Group Spain SAU entscheidend sein!