Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines mit AWS-Diensten und baue ETL/ELT-Prozesse.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Cloud-Datenengineering.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und AWS-Cloud-Umgebungen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Design and implement scalable data pipelines using AWS services including AWS Glue, Step Functions, Lambda, and Kinesis.
- Build ETL/ELT processes to ingest, transform, and load data from various sources into data warehouses and data lakes.
- Architect and maintain data lakes using S3, implement data cataloging with AWS Glue Catalog, and optimize data storage formats (Parquet, Delta, etc.).
- Design data warehouse solutions using Redshift and integrate with existing RDS/Aurora databases managed by the DBA team.
- Develop real-time and batch data processing solutions using Kinesis Data Streams, Kinesis Analytics, EMR, and AWS Batch.
- Create and maintain data models, schemas, and documentation.
- Work with the DBA team to optimize data access patterns and query performance across relational and analytical databases.
- Build automated data quality checks, monitoring, and alerting systems.
- Implement data governance policies and ensure compliance with data retention, privacy, and security requirements.
Requirements
- US Citizenship or Green Card Holder.
- A Bachelor's degree or additional four(4) years of relevant experience will be needed in lieu of degree.
- A minimum of Four (4) to Eight(8) years of experience in data engineering with at least 2+ years working in AWS cloud environments.
- Strong expertise in AWS data services, including S3, Glue, DMS, Athena, Redshift, EMR, Kinesis, and Lambda.
- Proficiency in programming languages, including Python, Scala, or Java, for data processing and pipeline development.
- Experience with SQL and working knowledge of both relational databases (Postgre SQL, Oracle) and No SQL systems (Dynamo DB, Document DB).
- Understanding of data modeling concepts for both transactional and analytical workloads.
- Experience with Infrastructure as Code tools (Terraform, Cloud Formation, CDK) and CI/CD pipelines for data engineering workflows.
- Strong analytical and problem-solving skills with attention to data quality and system reliability.
- Proven ability to work collaboratively with database administrators, data scientists, and business stakeholders.
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AWS Data Engineer 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 Jobtailor 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 AWS 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 AWS Data Engineer bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
