Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines
Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Berlin +3 Teilzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und arbeite an spannenden Projekten in KI und Digitalisierung.
  • Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit über 35 Jahren Erfahrung in Datenlösungen.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobile Office, Gesundheitsmaßnahmen und Gewinnbeteiligung.
  • Andere Informationen: Agiles Umfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Teamgeist.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und habe direkten Einfluss auf Geschäftsmodelle.
  • Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen sowie Erfahrung im Data Engineering.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Seit über 35 Jahren unterstützen wir Unternehmen dabei, aus Daten echten Mehrwert zu schaffen. Dafür entwickeln wir maßgeschneiderte Daten-, KI- und Softwarelösungen und begleiten unsere Kunden als spezialisierter Boutique-Dienstleister entlang der gesamten Data-to-Value-Journey – von der ersten Idee bis zur produktiven Anwendung. In unseren Projekten verbinden wir Data Engineering, Machine Learning, Generative AI und Software Engineering mit fundiertem Branchenverständnis sowie methodischer Klarheit.

In dieser Rolle unterstützt du anspruchsvolle Kundenprojekte in den Bereichen Daten, Digitalisierung und KI und entwickelst moderne Datenplattformen für Analytics und datengetriebene Anwendungen – mit direktem Einfluss auf datenbasierte Geschäftsmodelle und KI-Anwendungen.

  • Mitarbeit an Daten- und Digitalisierungsprojekten sowie aktive Mitgestaltung moderner Datenarchitekturen
  • Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in technische Spezifikationen in enger Abstimmung mit Kunden und Stakeholdern
  • Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen (z. B. Star Schema, Data Vault)
  • Konzeption, Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines (ETL/ELT, Batch und Streaming)
  • Integration, Transformation und Modellierung strukturierter und unstrukturierter Daten
  • Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz sowie Monitoring von Datenflüssen
  • Bereitstellung von Daten für Analysen, Reporting und KI-Anwendungen (z. B. über APIs und Services)
  • Umsetzung und Weiterentwicklung cloudbasierter Datenplattformen (z. B. AWS, Azure, Snowflake)
  • Performance- und Kostenoptimierung von Datenverarbeitung und –plattformen
  • Beratung von Kunden zu Datenarchitekturen und datengetriebenen Lösungen
  • Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwickelnden und Fachbereichen

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbare praktische Erfahrung. Praxiserfahrung im Data Engineering oder in verwandten Bereichen. Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Scala oder Java). Erfahrung in Datenmodellierung sowie mit ETL-/ELT-Prozessen. Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines. Kenntnisse in Cloud-Technologien (z. B. AWS, Azure). Erfahrung mit Big-Data- und Streaming-Technologien (z. B. Spark, Kafka). Idealerweise Erfahrung mit Datenplattformen (z. B. Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric). Interesse am Einsatz von AI-gestützten Tools zur Steigerung von Entwicklungseffizienz und Codequalität. Strukturierte Arbeitsweise sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen.

Dich erwartet ein agiles Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen und viel Gestaltungsspielraum. Deine fachliche und persönliche Weiterentwicklung fördern wir gezielt – ob als Experte oder Expertin, in der Projektverantwortung oder perspektivisch in Richtung Architektur oder Management.

Mensch & Kultur: Die Gemeinschaft und der Austausch im Unternehmen werden durch vielfältige Events wie Unternehmensmittagessen, Sommerfeste, Teamevents, Unternehmenskonferenzen und Weihnachtsfeiern aktiv gefördert. Ein Welcome Day sowie ein Mentoren-Programm während der Einarbeitungszeit tragen zudem dazu bei, den Zusammenhalt innerhalb der Teams zu stärken. Zusätzlich fördern wir den Teamgeist durch eine substanzielle Gewinnbeteiligung, die auf alle Mitarbeiter verteilt wird.

Karriereentwicklung & Wissensaustausch: Die Vielfalt unserer (Kunden-)Projekte ermöglicht eine individuelle Karriereentwicklung. Verschiedenste Schulungsangebote und die Teilnahme an Fachkonferenzen fördern fachliches Wachstum. Zudem unterstützen Wissenszirkel den kontinuierlichen Wissensaustausch.

Work-Life-Balance & Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten, Mobile Office/hybrides Arbeiten und die Möglichkeit Hunde mit ins Büro zu bringen, sind nur ein Teil unseres Angebots für Flexibilität und Lebensqualität.

Finanzielle Vorteile: Mitarbeiter profitieren von unseren Zuschüssen für: Kinderbetreuung, Essen und Sport, Deutschlandticket für nachhaltiges Reisen.

Gesundheit & Wohlbefinden: Verschiedene Gesundheitsmaßnahmen wie bewegte Pausen, Ergonomieberatung, Grippeimpfung und Augenarztuntersuchung fördern das Wohlbefinden und die langfristige Gesundheit der Mitarbeiter. Gesunde Snacks und Getränke gehören selbstverständlich ebenfalls zu unserem Angebot. Und um auch die soziale Interaktion zu stärken, haben wir Hobby- und Sportgruppen etabliert, welche nicht nur den lockeren Austausch, sondern auch den Zusammenhalt im Team stärken.

Soziale Verantwortung & Nachhaltigkeit: Durch die HuManS-Stiftung streben wir danach, einen positiven Beitrag zur Gesellschaft zu leisten. Unsere Klimainitiative und das Umweltprogramm setzen sich engagiert für nachhaltige Unternehmenspraktiken ein.

Standorte

Berlin Heidelberg Düsseldorf Ulm

Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines Arbeitgeber: HMS Analytical Software GmbH

Als Arbeitgeber bieten wir ein agiles Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen und viel Gestaltungsspielraum, ideal für Data Engineers, die an innovativen Projekten in den Bereichen Daten, Digitalisierung und KI arbeiten möchten. Unsere Unternehmenskultur fördert den Austausch und Teamgeist durch regelmäßige Events und eine substanzielle Gewinnbeteiligung, während wir gezielte Weiterbildungsangebote und flexible Arbeitszeiten bereitstellen, um die individuelle Karriereentwicklung und Work-Life-Balance zu unterstützen. Zudem engagieren wir uns für soziale Verantwortung und Nachhaltigkeit, was unser Unternehmen zu einem attraktiven Arbeitsplatz macht.
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Kontaktperson:

HMS Analytical Software GmbH HR Team

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So bekommst du den Job: Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Meetups, Konferenzen oder Online-Webinare und sprich mit anderen Data Engineers. Oft ergeben sich so tolle Jobchancen, die nicht mal ausgeschrieben sind!

Zeig deine Projekte!

Hast du an coolen Datenprojekten gearbeitet? Teile sie auf Plattformen wie GitHub oder LinkedIn! Das zeigt potenziellen Arbeitgebern, was du drauf hast und gibt ihnen einen Einblick in deine Fähigkeiten.

Bereite dich auf technische Interviews vor!

Technische Interviews können knifflig sein. Übe häufige Fragen zu SQL, Datenmodellen und ETL-Prozessen. Mach dir auch Gedanken über mögliche Szenarien, die du im Job lösen müsstest. So bist du bestens vorbereitet!

Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wir haben viele spannende Stellenangebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über unsere Website – so erhöhst du deine Chancen, schnell ins Gespräch zu kommen!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Data Engineering
Datenmodellierung
ETL/ELT-Prozesse
SQL
Python
Scala
Java
Cloud-Technologien
AWS
Azure
Big-Data-Technologien
Streaming-Technologien
Spark
Kafka
Datenarchitekturen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, was dich motiviert und begeistert.

Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!

Beziehe dich auf die Stelle!: Mach deutlich, warum du genau für die Position als Data Engineer bei uns geeignet bist. Verlinke deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt mit den Anforderungen aus der Stellenbeschreibung.

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt an die richtige Stelle gelangen und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HMS Analytical Software GmbH vorbereitest

Verstehe die Anforderungen

Mach dir ein genaues Bild von den Anforderungen der Stelle als Data Engineer. Lies die Jobbeschreibung sorgfältig durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und Cloud-Technologien verdeutlichen.

Technische Vorbereitung

Da du mit Technologien wie ETL/ELT-Prozessen und Datenpipelines arbeiten wirst, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe, wie du komplexe Datenarchitekturen erklärst und sei bereit, deine Ansätze zur Datenintegration und -transformation zu erläutern. Vielleicht kannst du auch ein kleines Projekt oder eine Demo vorbereiten, um deine Fähigkeiten zu zeigen.

Fragen stellen

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den verwendeten Technologien oder wie das Team zusammenarbeitet. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.

Soft Skills betonen

Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen Stakeholdern. Zeige, dass du strukturiert arbeitest und gut kommunizieren kannst. Diese Eigenschaften sind entscheidend, um in einem agilen Umfeld erfolgreich zu sein.

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