Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Sicherheitsdaten-Pipelines und arbeite an spannenden Cybersecurity-Projekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit Fokus auf Cybersecurity.
- Vorteile: Remote-Arbeit, professionelle Entwicklung und spannende Herausforderungen in der Datentechnologie.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit globaler Zusammenarbeit und hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Cybersicherheit und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Cybersecurity sowie starke Problemlösungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for an Azure Data Engineer based in Germany.
This role offers the opportunity to strengthen cybersecurity operations by engineering reliable, scalable security data pipelines across cloud and on-premises environments.
You will work with high volumes of security telemetry and help ensure critical data is available for threat detection, incident response, compliance, and cyber risk visibility.
The position combines hands-on data engineering with cybersecurity, cloud technologies, automation, and data quality management.
You’ll collaborate with application, infrastructure, security, governance, and vendor teams to onboard and optimize diverse data sources.
The role is well suited to an engineer who enjoys troubleshooting complex ingestion challenges and improving system reliability and efficiency.
You’ll operate in a highly regulated financial services environment where data integrity, security, and operational excellence are essential.
This is an opportunity to make a direct impact on the organization’s ability to detect, investigate, and respond to cyber threats.
Accountabilities
- Design, build, and maintain scalable security data ingestion pipelines for SIEM and cloud data platforms, including Azure Data Explorer and Log Analytics.
- Parse, normalize, transform, enrich, and validate structured and unstructured security telemetry using regex, JSON parsing, schema mapping, and other data-processing techniques.
- Partner with application owners, infrastructure and cloud teams, vendors, security stakeholders, and other internal groups to onboard new log sources and validate end-to-end data flows.
- Ensure the integrity, completeness, timeliness, and quality of security telemetry used for monitoring, detection, incident response, reporting, and risk management.
- Align security data with established schemas, naming conventions, governance standards, and organizational requirements to support downstream analytics and automation.
- Troubleshoot ingestion, parsing, transformation, schema, and data-quality issues across diverse platforms and environments.
- Maintain clear documentation covering log onboarding procedures, source requirements, data mappings, pipeline configurations, and operational support processes.
- Collaborate with detection engineering and security operations teams to ensure telemetry supports investigation, threat detection, response, and cyber risk use cases.
- Conduct telemetry gap analyses, identify missing or incomplete data sources, and recommend priorities for improving security coverage.
- Support logging practices that meet regulatory, audit, compliance, retention, and data-integrity requirements.
- Improve ingestion frameworks, automation, and onboarding processes to increase scalability, repeatability, reliability, and cost efficiency.
- Support infrastructure-as-code, scripting, and automation initiatives that streamline deployment and ongoing pipeline maintenance.
- Monitor pipeline performance and work with stakeholders to optimize ingestion reliability, throughput, and operational costs.
- Stay current with emerging cybersecurity telemetry formats, logging standards, data engineering practices, and cloud security data-platform capabilities.
Requirements
- 3+ years of relevant experience in cybersecurity, data engineering, log management, security operations, or a related technology discipline.
- Hands-on experience onboarding, managing, and validating log sources within SIEM, cloud data platforms, or security analytics environments.
- Strong understanding of data parsing, normalization, transformation, and validation, including experience with regex, JSON, XML, CSV, and both structured and unstructured data.
- Familiarity with security telemetry from network, endpoint, identity, application, cloud, and infrastructure environments.
- Experience working with cloud platforms and associated logging, monitoring, and analytics services, particularly within the Azure ecosystem.
- Strong troubleshooting and analytical skills, with the ability to diagnose pipeline, ingestion, schema, and data-quality problems.
- Understanding of compliance and regulatory requirements related to logging, retention, auditability, and data integrity.
- Experience with scripting or automation technologies such as Python, Power Shell, or similar tools is preferred.
- Familiarity with query languages used to validate, investigate, and analyze ingested security data.
- Ability to coordinate complex onboarding initiatives across internal teams, vendors, and multiple stakeholders.
- Strong organizational skills and the ability to balance operational support, project delivery, and continuous improvement.
- Exceptional attention to detail and a strong sense of ownership for data quality and technical outcomes.
- Broader cybersecurity experience in areas such as threat detection, incident response, vulnerability management, or cloud security is an advantage.
- Strong communication, collaboration, judgment, and accountability, with the ability to work effectively within global teams.
Benefits
- Remote work opportunity from anywhere.
- Opportunity to work on cybersecurity data engineering within a highly regulated financial services environment.
- Exposure to large-scale security telemetry, SIEM platforms, Azure data services, cloud environments, and security operations.
- Hands-on opportunities to develop scalable pipelines, automation, infrastructure-as-code, and data-quality solutions.
- Cross-functional collaboration with cybersecurity, cloud, infrastructure, application, governance, and vendor teams.
- Opportunity to contribute directly to threat detection, incident response, compliance, and cyber risk visibility.
- Professional growth through exposure to evolving cloud security, telemetry, and data engineering technologies.
- A collaborative global working environment with opportunities to solve complex technical challenges.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
Azure Data Engineer Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Azure Data Engineer 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 Jobgether 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 Azure Data Engineer 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 Azure Data Engineer bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!