Data Engineer – IE, Ops Research

Data Engineer – IE, Ops Research

Vollzeit 60000 - 75000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines und Anwendungen auf der Palantir-Plattform.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering mit Fokus auf Zusammenarbeit.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmodelle.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und unterstütze wichtige Entscheidungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Datenbankmanagement erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.

  • Focus on engineering, building, and maintaining data pipelines, applications, workflows, and governance capabilities inside the Palantir platform, particularly Code Repositories, Workshop, Slate, and AIP.
  • Build and configure data pipelines using Code Repositories and Pipeline Builder.
  • Build applications and workflows using Workshop and Slate within Palantir.
  • Develop data pipelines involving collecting, transforming, cleaning, and validating data, using Palantir.
  • Develop and maintain governance applications that monitor platform performance, compliance, and operational health.
  • Implement and maintain platform‑driven automations and monitoring capabilities.
  • Coordinate with non-technical users to gather requirements.
  • Identify, summarize, and catalog data fidelity issues, and make recommendations to the client on how to resolve or mitigate the issues.
  • Apply industrial engineering methods (time studies, process mapping, Lean/Six Sigma, constraints analysis) to improve depot and sustainment processes.
  • Conduct capacity, throughput, and bottleneck analyses for depot maintenance, MRO, supply chain, and production environments to inform investment, resourcing, and modernization decisions.
  • Integrate data from ERP/MRO/maintenance systems into simulation models to generate actionable insights for forecasting, scheduling, and scenario analysis.
  • Collaborate with cross‑functional stakeholders (operations, supply chain, engineering, analytics) to design and test “what‑if” scenarios that support strategic planning and infrastructure decisions.
  • Prepare and deliver clear decision‑support briefings, visualizations, and recommendations for senior leaders regarding depot performance and modernization impacts.
  • Support adoption of advanced analytics and digital engineering approaches (e. g., predictive modeling, digital twins) to improve depot efficiency and readiness outcomes.
  • Develop trusted relationships with clients at all levels of the organization to obtain a more complete perspective and understanding of our clients’ mission, challenges, and goals to deliver tailored solutions.
  • Support business development efforts (e. g., responding to RFPs/RFIs, developing white papers, creating pitch decks and capability briefings, etc.).

Requirements

  • An ACTIVE and MAINTAINED "SECRET" Federal or Do D security clearance.
  • Bachelor's degree obtained
  • THREE (3) or more years’ experience in hands‑on data engineering and/or database management.
  • Experience in one or more areas of the following; i.

Hands‑on experience with Foundry Code Repositories, Pipeline Builder, Workshop, Slate, and Machinery ii.

Experience developing data pipelines, UIs, workflows, and automations inside Palantir. iii.

Experience supporting performance monitoring and operational tooling within Foundry.

  • Strong scripting or programming experience (Py Spark preferred).
  • Experience detecting data issues affecting the performance of data pipelines and devise techniques for resolving or mitigating them.
  • Ability to support remote, hybrid, and on‑site projects in the DC metro area.
  • Core Competencies

Demonstrates expertise in building and maintaining data pipelines and applications within the Palantir platform, utilizing tools such as Code Repositories, Pipeline Builder, and Workshop.

Proficient in applying industrial engineering methods to enhance operational efficiency and support data-driven decision-making.

  • Highest-signal resume keywords
  • Data Pipeline Development
  • Palantir Platform Experience
  • Scripting with Py Spark
  • Data Governance Applications
  • Federal Security Clearance
  • ATS Optimization Keywords
  • Hard Skills
  • Data Engineering
  • Database Management
  • Data Transformation
  • Data Validation
  • Performance Monitoring
  • Automation Implementation
  • Process Mapping
  • Lean/Six Sigma
  • Capacity Analysis
  • Predictive Modeling
  • Soft Skills
  • Collaboration
  • Client Relationship Management
  • Clear Communication
  • Problem Solving

Certifications & Qualifications

  • SECRET Federal Security Clearance
  • Industry Keywords
  • Depot Maintenance
  • Supply Chain
  • MRO
  • Operational Health
  • Digital Engineering
  • Tools & Technologies
  • Palantir Foundry
  • Code Repositories
  • Pipeline Builder
  • Workshop
  • Slate
  • #J-18808-Ljbffr

Data Engineer – IE, Ops Research Arbeitgeber: Jobtailor

Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.

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Kontaktdaten:

Jobtailor Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer – IE, Ops Research 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 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 Data Engineer – IE, Ops Research mit Bravour zu bestehen

Datenpipeline-Entwicklung
Palantir-Plattform-Erfahrung
Scripting mit PySpark
Daten-Governance-Anwendungen
Datenvalidierung
Leistungsüberwachung
Automatisierungsimplementierung

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 – IE, Ops Research 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!