Auf einen Blick
- Aufgaben: Hilf beim Aufbau einer neuen Replenishment Lösung und verarbeite große Datenmengen.
- Unternehmen: Langjähriger Kunde aus Köln mit innovativen Projekten.
- Vorteile: 80% remote, flexible Arbeitszeiten und spannende Herausforderungen.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem wachsenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Qualifikationen: Erfahrung in Java, Data Engineering und DevOps erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Für unseren langjährigen Kunden aus Köln bin ich in derzeit auf der Suche nach einem Data Engineer / Dev Ops Expeternen (m / w / d)
- Laufzeit: 01.10.2026 Verlängerung möglich
- Start: asap
- Einsatzort: 80% remote möglich / 20% Köln
- Auslastung: 38,5 Stunden
Tätigkeitsbeschreibung
Für den Aufbau und Rollout einer neuen Replenishment Lösung suchen wir Verstärkung im Bereich Data Engineering.
Du hilfst uns dabei, die durch uns zu verarbeitenden Datenmengen adäquat zu strukturieren, vorzubereiten, zu verarbeiten und auszuwerten.
Skills
- Langjährige Erfahrung in der Entwicklung und Verteilung von Anwendungen basierend auf Java (Spring, Spring Boot)
- Langjähfige Erfahrung im Data Engineering Umfeld idealerweise basierend auf snowflake
- Tiefgreifende Kenntnisse von Big Data Technologie
- Erfahrung im Dev Ops Umfeld (CI/CD, gitlab pipelines, Testautomation)
- Erfahrung mit dem Einsatz KI-gestützter agentischer Softwareentwicklung und automatisierter Dokumentation
- Erforderliche Kenntnisse
- Snowflake
- Kubernetes/ Spring Boot/ Kafka
- Java
- #J-18808-Ljbffr
devops Arbeitgeber: Huxley
Als Arbeitgeber in Köln bietet SThree_Germany eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, die eine ausgewogene Work-Life-Balance fördern, sowie von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, um ihre Karriere voranzutreiben. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und offener Kommunikation schaffen wir eine Kultur, in der kreative Ideen geschätzt und gefördert werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so devops erhalten könntest
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Huxley zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um devops mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Huxley interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Huxley, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Huxley vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
