Data Warehouse Developer, DWH

Data Warehouse Developer, DWH

Oldenburg Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Verwalte und optimiere unser Data Warehouse mit modernen ETL-Prozessen.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenmanagement mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem kreativen und unterstützenden Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in SQL.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Responsibilities

  • Administration, development and optimization of the data warehouse (DWH), in particular ETL processes using PL/SQL or other tools/languages, as well as the design and maintenance of dimensions, facts and hierarchies.
  • Development of views and aggregations.
  • Normalization and denormalization of data models.
  • Coordination and documentation with business units regarding DWH development.
  • Validation of data quality and consistency, as well as data cleansing.
  • Creation of test cases and execution of tests in the DWH context.
  • Execution of ad-hoc database queries (source systems and DWH) and provision of data for BI tools.
  • Special tasks related to data assigned by the IT Data Management department.

Qualifications

  • A completed degree in Computer Science, Information Technology, mathematics, natural sciences, economics or an engineering discipline with a focus on data processing is desirable, or equivalent skills and experience.
  • Ideally, demonstrable experience in data modeling and database design.
  • Excellent knowledge of SQL and experience implementing complex ETL processes (knowledge of PL/SQL is an advantage).
  • Proven experience with common BI tools (e. g., Power BI).
  • Strong analytical thinking and a systematic, solution-oriented working style.
  • High degree of independence, diligence and quality awareness.
  • Very good communication skills and fluent written and spoken German.
  • #J-18808-Ljbffr
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Kontaktdaten:

Jobtailor Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Warehouse Developer, DWH 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 Data Warehouse Developer, DWH mit Bravour zu bestehen

ETL-Prozesse
PL/SQL
Datenmodellierung
Datenbankdesign
SQL
BI-Tools (z.B. Power BI)
Analytisches Denken

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 Warehouse Developer, DWH 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!