Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und moderne Datenplattformen in Cloud-Umgebungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenarchitektur und KI-Integration.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Raum für Innovation und persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Dateninfrastruktur für spannende Produkte und Projekte mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in moderner Datenarchitektur und Tools wie dbt und Talend.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Architecture & pipeline design: You design, build and optimize scalable data pipelines and modern data platforms in cloud environments (including STACKIT).
- Product development with impact: You actively shape the data infrastructure for our internal flagship products – from real-time situation awareness in the public safety sector (X-PLORE) to intelligent data processing in forestry (Timber Nex).
- Top-tier client projects: You support exciting clients, including those in the logistics sector, with complex data integrations and challenging IT projects.
- Modern tooling & streaming: You connect systems via service buses and message queues, transform data with dbt and Talend, and make it performantly usable in Exasol.
- Data excellence: You establish high standards for data governance and data quality so our data is always reliable, secure and compliance-ready.
- Innovation & AI: You experiment with LLMs and integrate AI-powered workflows into our data structures.
Requirements
- You are an experienced Senior Data Engineer with a deep understanding of modern data architectures.
- You are proficient with tools like dbt, Talend and relational/analytical databases (ideally Exasol).
- You have solid experience with cloud infrastructures (ideally STACKIT or comparable European/global clouds) as well as event-driven architectures (message queues / service bus).
- Data governance and data quality are not buzzwords for you, but practiced parts of the software lifecycle.
- You have a strong affinity for new technologies.
- You know how to use AI tools (LLMs) efficiently in everyday development and are excited about "vibe coding" – smart, AI-assisted prototyping and development focused on concept, architecture and speed.
- Fluent German and good English skills and willingness to work with the team in Kayhude (flexible on-site or hybrid model).
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer – Cloud, Products & Innovation 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 Senior Data Engineer – Cloud, Products & Innovation 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 Senior Data Engineer – Cloud, Products & Innovation 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!
