Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und arbeite an spannenden Digitalisierungsprojekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit über 35 Jahren Erfahrung in Datenlösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobile Office, Gesundheitsmaßnahmen und Gewinnbeteiligung.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Teamgeist.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte 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. 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.
Das sind deine Aufgaben:
- 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
Das bringst du mit:
- 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.
Das bieten wir dir:
- 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. Ein jährliches Wissensbudget von 12 Tagen und Wissenszirkel unterstützen den kontinuierlichen Wissensaustausch.
- Work-Life-Balance & Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten mit Arbeitszeitkonto, Mobile Office/hybrides Arbeiten, Workation-/Sabbatical-Optionen und die Möglichkeit Hunde mit ins Büro zu bringen, sind nur ein Teil unseres Angebots für Flexibilität und Lebensqualität. Auch in kritischen Situationen unterstützen wir mit bis zu 5 bezahlten Abwesenheitstagen, um sich um pflegebedürftige oder kranke Familienmitglieder zu kümmern.
- Finanzielle Vorteile: Mitarbeiter profitieren von unseren Zuschüssen für: Kinderbetreuung, Essen und Sport, betriebliche Altersvorsorge mit unverbindlicher Beratung, 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.
Wir freuen uns auf deine Online-Bewerbung!
Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines Arbeitgeber: HMS Analytical Software
Als Arbeitgeber bieten wir eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Teamgeist und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Unsere flexiblen Arbeitszeiten, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein starkes Engagement für soziale Verantwortung schaffen eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem fördern wir den Austausch und die Zusammenarbeit durch zahlreiche Events und eine substanzielle Gewinnbeteiligung, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber in der Data- und AI-Branche macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines erhalten könntest
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten 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!
✨Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor
Informiere dich über das Unternehmen und die Projekte, an denen wir arbeiten. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten im Data Engineering konkret zur Lösung von Herausforderungen beitragen können. Zeig uns, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch die Leidenschaft für die Branche!
✨Praktische Beispiele parat haben
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen. Erzähl uns von Projekten, bei denen du Datenpipelines entwickelt oder Datenmodelle optimiert hast. Das zeigt uns, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir freuen uns immer über Bewerbungen, die direkt über unsere Website eingehen! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Vermeide es, zu formell zu sein und lass deinen eigenen Stil durchscheinen. Das macht deine Bewerbung authentisch und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und verständlich ist.
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Sprache aus der Stellenbeschreibung und beziehe dich konkret auf die Anforderungen. Zeige, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Aufgaben passen, die wir bei StudySmarter suchen.
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 bei uns landen und du alle Informationen an einem Ort hast.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HMS Analytical Software vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Bereite technische Fragen vor
Da es sich um eine Position im Data Engineering handelt, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe SQL-Abfragen, Datenmodellierung und ETL-Prozesse. Sei bereit, deine Lösungen zu erklären und zu diskutieren, um dein technisches Wissen zu demonstrieren.
✨Zeige deine Projekt-Erfahrungen
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten vor, die deine Fähigkeiten in der Datenarchitektur und -verarbeitung zeigen. Erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Technologien du eingesetzt hast, um Ergebnisse zu erzielen.
✨Fragen stellen
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen. Zeige Interesse an der Unternehmenskultur, den Projekten und den Technologien, die verwendet werden. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern hilft dir auch, herauszufinden, ob das Unternehmen zu dir passt.