Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Berlin Vollzeit 49500 - 60500 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und unterstütze spannende Kundenprojekte im Bereich KI und Digitalisierung.
  • Unternehmen: Boutique-Dienstleister mit über 35 Jahren Erfahrung in Datenlösungen.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit über 170 Mitarbeitenden und spannenden Projekten in verschiedenen Branchen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und habe direkten Einfluss auf innovative Geschäftsmodelle.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und ein Interesse an KI-Technologien.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € 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. Mit über 170 Mitarbeitenden arbeiten wir an anspruchsvollen Projekten in Branchen wie Life Science, Finance und Manufacturing und entwickeln gemeinsam nachhaltige Lösungen.

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.

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

Als Arbeitgeber bieten wir ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Innovation und Teamarbeit großgeschrieben werden. Unsere Mitarbeiter profitieren von kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und Eigenverantwortung fördert. Zudem arbeiten wir an spannenden Projekten in einem dynamischen Umfeld, das es dir ermöglicht, deine Fähigkeiten im Bereich KI und Data Science weiterzuentwickeln und echten Einfluss auf die Branche zu nehmen.

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Kontaktdaten:

HMS Analytical Software GmbH Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines 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 HMS Analytical Software GmbH 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 Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines mit Bravour zu bestehen

Data Engineering
Machine Learning
Generative AI
Software Engineering
Datenanalyse
Datenplattformen
Analytics

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 Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines bei HMS Analytical Software GmbH gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HMS Analytical Software GmbH 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 HMS Analytical Software GmbH entscheidend sein!