Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere cloudbasierte Datenpipelines für große Datenmigrationen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem Fokus auf moderne Dateninfrastruktur.
- Vorteile: Vollständig remote, wettbewerbsfähige Vergütung und spannende Cloud-Projekte.
- Weitere Informationen: Agile Umgebung mit hoher Eigenverantwortung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Löse komplexe technische Herausforderungen und arbeite an innovativen Datenlösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in AWS-Datenengineering und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
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 a Data Engineer, Sr. based in Germany.
Join a high-impact engineering team focused on modernizing large-scale data infrastructure and supporting critical database migration initiatives.
In this role, you will design, build, and optimize cloud-based data pipelines while ensuring the reliable movement and transformation of structured and unstructured data.
You'll work with modern AWS technologies, data lakes, and warehouse architectures to deliver scalable, high-performance solutions.
This position offers the opportunity to solve complex technical challenges, collaborate with cross-functional teams, and contribute to product-driven development in a fully remote environment.
If you enjoy building resilient data platforms and driving cloud innovation, this is an excellent opportunity to make a meaningful impact.
- Accountabilities
- Design, develop, and maintain scalable ETL pipelines to support large-scale data migration and integration projects.
- Build, configure, and optimize AWS-based data lake and warehouse solutions using services such as Glue, S3, Athena, Redshift, Lake Formation, Lambda, Event Bridge, and Step Functions.
- Develop Python scripts and database procedures to automate data processing, transformation, validation, and migration workflows.
- Manage relational databases, including My SQL, SQL Server, and Aurora My SQL, with a focus on performance, replication, and reliability.
- Configure and troubleshoot AWS data engineering services, including Glue Catalog, Hudi tables, SQS, and Cloud Formation resources.
- Monitor data platforms, identify performance bottlenecks, and implement improvements to ensure scalability, security, and operational excellence.
- Collaborate with product, engineering, and business teams while contributing to Agile development processes and technical planning.
Requirements
- Proven experience as a Data Engineer with strong expertise in AWS cloud data engineering and migration projects.
- Hands-on experience with AWS services including S3, Athena, Glue, Redshift, Lake Formation, Lambda, Step Functions, Event Bridge, Cloud Formation, and RDS.
- Strong knowledge of relational databases, including My SQL, SQL Server, and data warehouse architecture, particularly Amazon Redshift.
- Proficiency in Python for scripting, automation, ETL development, and data transformation.
- Experience working with structured and unstructured data, data cleansing, conversion, and large-scale ETL processes.
- Knowledge of Hudi table management, AWS Glue Catalog, SQS, and cloud-based data lake implementations.
- Familiarity with Agile methodologies and product-focused software development environments.
- Excellent analytical, troubleshooting, communication, and leadership skills with the ability to work independently in a remote setting.
- Experience with AWS Database Migration Service (DMS), Scala, or Aurora My SQL replication is considered an advantage.
Benefits
- Fully remote work environment with flexibility to work from anywhere.
- Competitive contract compensation based on experience.
- Opportunity to work on large-scale cloud migration and modern data platform initiatives.
- Exposure to a broad AWS ecosystem and advanced cloud-native technologies.
- Collaborative Agile environment with high levels of ownership and technical autonomy.
- Opportunity to contribute to innovative, product-driven engineering projects and expand cloud data engineering expertise.
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.
Data Engineer, Sr. 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 Data Engineer, Sr. 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 Data Engineer, Sr. 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, Sr. 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!
