Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und arbeite mit Echtzeit-Datenströmen.
- Unternehmen: InPost, ein innovatives Unternehmen im Bereich E-Commerce-Paketlieferung.
- Vorteile: Flexible Remote-Arbeit, internationale Kultur und sofortige Auswirkungen auf Nutzer.
- Weitere Informationen: Vielfältige Wachstums- und Schulungsmöglichkeiten in einem internationalen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und teile dein Wissen in einer dynamischen Community.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung mit Spark, Databricks und Kafka.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen und Erstellen skalierbarer Datenseen und Verarbeitungs-Pipelines mit Batch- und Streaming-Architekturen.
- Betrieb von Echtzeit-Datenstreaming-Pipelines mit Apache Kafka und Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines mit Fokus auf Datenqualität.
- Verwalten von SQL- und NoSQL-Datenbanken und Integration von Daten aus internen und externen Quellen über APIs.
- Anwenden von Best Practices der Softwareentwicklung, einschließlich Versionskontrolle, automatisiertem Testen, CI/CD und Peer-Code-Review.
- Verantwortung für die betriebliche Gesundheit der Dateninfrastruktur, Einrichtung von Monitoring und Reaktion auf Vorfälle.
- Beitrag zur Data Engineering-Community durch Wissensaustausch und Mentoring.
Qualifikationen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering mit praktischen Kenntnissen in Spark, Databricks und Kafka.
- Kenntnisse in Python und praktische Kenntnisse in Scala oder Java.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (GCP, Azure, AWS) und Docker.
Warum beitreten
- Option, remote oder im Büro in einer vielfältigen, internationalen Umgebung zu arbeiten.
- Ihre Arbeit wird sofortige und sichtbare Auswirkungen auf die Nutzer haben.
- B2B-Kooperationsmodell angeboten.
InPost ist ein E-Commerce-Paketlieferunternehmen, das ein Netzwerk von automatisierten Paketmaschinen (APMs) und Abholpunkten in neun europäischen Ländern betreibt. Gegründet im Jahr 1999, beschäftigt das Unternehmen Tausende und fördert eine vielfältige, internationale und funktionsübergreifende Kultur mit Wachstums- und Schulungsmöglichkeiten.
Data Engineer (Fully Remote) Arbeitgeber: InPost
InPost ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, die sowohl Remote-Arbeit als auch Büropräsenz ermöglichen, fördert das Unternehmen eine inklusive Kultur, in der Wissen geteilt und Mitarbeiter gefördert werden. Zudem haben Sie die Chance, an innovativen Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf die Nutzer haben, und profitieren von umfangreichen Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (Fully Remote) erhalten könnten
✨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 InPost 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 (Fully Remote) 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 (Fully Remote) bei InPost gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei InPost 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 InPost entscheidend sein!
