Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und arbeite an spannenden Projekten in KI und Digitalisierung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit über 35 Jahren Erfahrung in Datenlösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobile Office, Karriereentwicklung und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit viel Gestaltungsspielraum und tollen Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwelt und habe direkten Einfluss auf innovative Geschäftsmodelle.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen sowie Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € 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
Als Arbeitgeber bieten wir eine inspirierende und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Teamgeist und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Unsere flexiblen Arbeitszeiten, die Möglichkeit zum hybriden Arbeiten und zahlreiche Gesundheitsmaßnahmen fördern nicht nur die Work-Life-Balance, sondern auch das Wohlbefinden unserer Mitarbeitenden. Zudem ermöglichen wir durch individuelle Karrierepfade und umfangreiche Schulungsangebote ein kontinuierliches Wachstum in einem dynamischen und innovativen Umfeld.
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 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
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 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HMS 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 entscheidend sein!
