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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere unsere Datenplattform für sichere und skalierbare Datenflüsse.
- Arbeitgeber: Intersport Digital GmbH ist ein innovatives Unternehmen im Bereich digitale Lösungen für den Sportsektor.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Arbeitsumfeld und die Möglichkeit, mit neuesten Technologien zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und trage zur datengetriebenen Entscheidungsfindung bei.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering, Kenntnisse in SQL, Python und Cloud-Technologien erforderlich.
- Andere Informationen: Bewerbungen nur von Kandidaten mit Wohnsitz in Deutschland werden berücksichtigt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Wir bei der Intersport Digital GmbH suchen einen Experten, der unsere Datenplattform weiterentwickelt und für skalierbare, performante und sichere Datenlösungen sorgt. Wenn du Erfahrung in der Datenmodellierung, Automatisierung und Cloud-Technologien hast und gerne mit modernen Tech-Stacks arbeitest, dann bist du bei uns genau richtig!
️ Wichtiger Hinweis: Wir können nur Bewerbungen von Kandidaten mit Wohnsitz in Deutschland berücksichtigen.
Deine Aufgaben
- Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Datenplattformen für skalierbare und sichere Datenflüsse.
- Datenmodellierung & Transformation: Aufbau effizienter Datenmodelle, Best Practices in Versionierung und Historisierung.
- Automatisierung & Workflow-Management: Entwicklung von ETL-/ELT-Prozessen und Daten-Pipelines.
- Cloud & Infrastruktur: Nutzung moderner Cloud-Technologien (AWS bevorzugt) sowie Infrastructure as Code (Terraform oder Pulumi).
- Performance & Skalierbarkeit: Analyse und Optimierung von Datenprozessen für höchste Effizienz.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und Entwicklern, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen.
Unsere Anforderungen
- Berufserfahrung: Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle.
- Tech-Stack: Kenntnisse in SQL, Python sowie Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und Datenmodellierungstechniken (z. B. Data Vault, Kimball, OBT).
- Cloud & Infrastruktur: Erfahrung mit AWS oder einer vergleichbaren Cloud-Plattform, Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi).
- Datenbanken & Streaming: Kenntnisse in Snowflake, Redshift, BigQuery, Kafka, Spark oder vergleichbaren Technologien.
- Analytisches Denken & Teamwork: Lösungsorientierte Arbeitsweise und Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln.
- Sprachkenntnisse: Deutsch mindestens auf B2-Niveau und sicheres Englisch.
Nice-to-have:
- Erfahrung im E-Commerce-Umfeld oder mit BI-Tools wie Looker, Tableau oder Power BI.
- Kenntnisse in der Datenqualität & Governance.
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Data Engineer - Data Plattform (m/w/d) Arbeitgeber: INTERSPORT Deutschland e.G.
Kontaktperson:
INTERSPORT Deutschland e.G. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer - Data Plattform (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Freunden, die bereits in der Datenengineering-Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleib auf dem Laufenden über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Engineering. Besuche Webinare oder Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine praktischen Fähigkeiten! Arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei, um deine Kenntnisse in SQL, Python und Cloud-Technologien zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf technische Interviews vor. Übe typische Fragen zu ETL-Prozessen, Datenmodellierung und Cloud-Infrastrukturen, um sicherzustellen, dass du deine Expertise überzeugend präsentieren kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer - Data Plattform (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe deine Erfahrungen im Data Engineering, insbesondere in der Datenmodellierung, Automatisierung und Cloud-Technologien hervor. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die wichtigsten Punkte der Stellenbeschreibung widerspiegelt. Achte darauf, relevante Technologien wie SQL, Python und Cloud-Plattformen klar darzustellen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei Intersport Digital GmbH arbeiten möchtest und wie du zur Weiterentwicklung der Datenplattform beitragen kannst. Zeige deine Begeisterung für die Position und das Unternehmen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei INTERSPORT Deutschland e.G. vorbereitest
✨Zeige deine technischen Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in SQL, Python und den ETL-/ELT-Prozessen zu demonstrieren. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten in der Datenmodellierung und Automatisierung unter Beweis stellen.
✨Verstehe die Cloud-Technologien
Da die Position Erfahrung mit AWS oder ähnlichen Cloud-Plattformen erfordert, solltest du dich mit den spezifischen Tools und Technologien vertraut machen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du Infrastructure as Code (Terraform oder Pulumi) in deinen Projekten eingesetzt hast.
✨Teamarbeit betonen
Die enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten ist entscheidend. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine analytischen Fähigkeiten zu zeigen, indem du erklärst, wie du Datenprozesse analysiert und optimiert hast. Diskutiere Best Practices, die du in der Vergangenheit angewendet hast, um die Effizienz von Datenflüssen zu steigern.
