Lead Data & Analytics Engineer (d/f/m)

Lead Data & Analytics Engineer (d/f/m)

Vollzeit 51525 - 62975 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Entwicklung von innovativen Daten- und Analyselösungen in einem dynamischen Team.
  • Unternehmen: Henkel, ein globales Unternehmen mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und umfassende Gesundheitsprogramme.
  • Weitere Informationen: Werde Teil eines vielfältigen Teams und bring deine Einzigartigkeit ein!
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit modernsten Technologien und innovativen Ansätzen.
  • Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder Data Science und 5+ Jahre Erfahrung in Daten und Analytics.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51525 - 62975 € pro Jahr.

Über diese Position

Was Sie tun werden:

  • Bereitstellung von praktischer technischer Führung und End-to-End-Verantwortung für das Design, die Entwicklung und die Bereitstellung von Unternehmensdaten- und Analyselösungen in unserer Geschäftseinheit DX (IT).
  • Leitung der Modernisierung und Optimierung strategischer Analyseanwendungen, semantischer Modelle und Datenprodukte, um deren Entwicklung von Azure Synapse und Azure Analysis Services zu Databricks Lakehouse, Microsoft Fabric, Enterprise Semantic Models und Data Mesh-fähigen Analysefähigkeiten voranzutreiben, während Skalierbarkeit, Leistung und Geschäftswert verbessert werden.
  • Definition und Implementierung von Engineering-Standards, Lösungsansätzen und Bereitstellungspraktiken, die mit den Geschäftszielen, den Prinzipien der Unternehmensarchitektur und der Strategie der Analyseplattform übereinstimmen.
  • Einrichtung und Förderung von Best Practices für DataOps, CI/CD, Automatisierung und Self-Service-Analysen, um eine skalierbare, zuverlässige und effiziente Lösungslieferung zu ermöglichen.
  • Bewertung neuer Technologien, Plattformfähigkeiten und Engineering-Praktiken sowie den Einsatz von KI-basierten Tools zur Förderung von Innovationen im Bereich Daten, Analytik und KI bei Henkel.
  • Zusammenarbeit mit Geschäfts-, Ingenieur- und Plattformteams, um die erfolgreiche Lieferung hochwertiger, skalierbarer und geschäftsorientierter Analyselösungen sicherzustellen.

Was Sie zu einem guten Kandidaten macht:

  • Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder Datenwissenschaft.
  • Mehr als 5 Jahre Erfahrung in Daten, Analytik und KI, mit der Lieferung von unternehmensweiten Datenprodukten und datengestützten Lösungen.
  • Starke praktische Expertise mit Databricks (PySpark, Delta Lake, Lakehouse-Architektur) und Microsoft Fabric (OneLake, Datenengineering, Power BI) sowie SQL und Python.
  • Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung von Daten- und Analyseplattformen, einschließlich Data Mesh, Datenprodukten, semantischen Modellen und KPI-Governance.
  • Fließend in Englisch; Deutsch ist von Vorteil.

Einige Vorteile bei Henkel:

  • Flexibles Arbeitsmodell mit flexiblen Arbeitszeiten, hybridem Arbeitsmodell und der Möglichkeit, bis zu 30 Tage pro Jahr von überall aus zu arbeiten.
  • Diverse nationale und internationale Wachstumschancen.
  • Globale Gesundheitsstandards mit Gesundheits- und Präventionsprogrammen.
  • Geschlechtsneutrale Elternzeit von mindestens 8 Wochen.
  • Aktienplan für Mitarbeiter mit freiwilliger Investition und Henkel-Matching-Aktien.
  • Betriebliche Altersvorsorge, die zu 100 % von Henkel finanziert wird.
  • MEGA-Präventivkrankenversicherung.
  • CareFlex-Zusatzkrankenversicherung.
  • Mobilitätsangebot: Mein Henkel-Bike und Jobticket.

Bei Henkel kommen wir aus einer Vielzahl von Hintergründen, Perspektiven und Lebenserfahrungen. Wir glauben, dass die Einzigartigkeit aller unserer Mitarbeiter unsere Stärke ist. Werden Sie Teil des Teams und bringen Sie Ihre Einzigartigkeit zu uns! Wir begrüßen alle Bewerbungen aus verschiedenen Geschlechtern, Herkunft, Kulturen, Religionen, sexuellen Orientierungen, Generationen und mit Behinderungen. Wenn Sie spezifische Anpassungen oder Änderungen für den Interviewprozess oder Ihren Vor-Ort-Termin benötigen, informieren Sie uns bitte, und wir werden unser Bestes tun, um Ihre Wünsche zu berücksichtigen.

Hinweis: Die E-Mail-Adresse, die Sie während des Bewerbungsprozesses angeben, kann auch in späteren Phasen verwendet werden (z. B. für die Vertragserstellung über digitale Tools). Bitte stellen Sie sicher, dass nur Sie Zugriff auf dieses Postfach haben und dass Sie vertrauliche Informationen sicher empfangen können.

Lead Data & Analytics Engineer (d/f/m) Arbeitgeber: Henkel

Henkel ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Süddeutschland ein flexibles Arbeitsmodell mit hybriden Arbeitsformen und umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten bietet. Die Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Inklusion, während umfassende Gesundheits- und Altersvorsorgeprogramme sowie ein Aktienkaufplan die finanzielle Sicherheit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter unterstützen. Hier hast du die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten und deine Karriere durch spannende Projekte im technischen Vertrieb voranzutreiben.

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Kontaktdaten:

Henkel Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data & Analytics Engineer (d/f/m) 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 Henkel 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 Lead Data & Analytics Engineer (d/f/m) mit Bravour zu bestehen

Technische Führung
End-to-End Ownership
Azure Synapse
Azure Analysis Services
Databricks Lakehouse
Microsoft Fabric
Data Mesh

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 Lead Data & Analytics Engineer (d/f/m) bei Henkel gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Henkel 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 Henkel entscheidend sein!