Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und arbeite an spannenden Digitalisierungsprojekten.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit über 35 Jahren Erfahrung in Datenlösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsmaßnahmen und individuelle Karriereentwicklung.
- Andere Informationen: Agiles Umfeld mit vielen Team-Events und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und 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. 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.
Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines Arbeitgeber: HMS
Kontaktperson:
HMS HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Erfahrungen und zeig Interesse an ihren Projekten – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Vorbereitung ist alles!
Mach dich mit den neuesten Trends im Data Engineering vertraut. Sei bereit, über aktuelle Technologien wie AWS oder Azure zu sprechen und zeig, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Praktische Beispiele parat haben!
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die zeigen, wie du Datenpipelines entwickelt oder Datenmodelle optimiert hast. Das macht dich greifbarer und zeigt deine Fähigkeiten direkt!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und du die besten Chancen auf ein persönliches Gespräch hast!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines
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!
Mach es konkret!: Verlinke deine Erfahrungen direkt mit den Anforderungen der Stelle. Erzähl uns von konkreten Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie diese dich auf die Rolle als Data Engineer vorbereiten.
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 wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HMS vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein genaues Bild von den Aufgaben und Anforderungen der Stelle. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du in ähnlichen Situationen erfolgreich warst.
✨Technisches Wissen auffrischen
Da es sich um eine Position im Data Engineering handelt, solltest du deine Kenntnisse in SQL, ETL/ELT-Prozessen und Cloud-Technologien wie AWS oder Azure auffrischen. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben zu lösen, um dein Können unter Beweis zu stellen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Du könntest nach den aktuellen Projekten fragen oder wie das Team zusammenarbeitet, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Problemlösungsfähigkeiten. Zeige, dass du nicht nur ein technischer Experte bist, sondern auch gut mit anderen zusammenarbeiten kannst, um komplexe Projekte erfolgreich umzusetzen.