Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue innovative Datenpipelines und arbeite an spannenden Greenfield-Projekten.
- Unternehmen: Joviva, ein dynamisches Startup im Gesundheitswesen mit modernem Ansatz.
- Vorteile: Hybrid-Modell, Mentoring, modernes Tech-Stack und echte Herausforderungen.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines motivierten Teams und entwickle dich kontinuierlich weiter.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer und gute Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Diese Position passt, wenn ...Daten sind für dich nicht nur Nullen und Einsen, sondern die Grundlage für gute Entscheidungen? Du findest Freude daran, aus chaotischen Legacy-Systemen saubere Datenstrukturen zu schaffen? Du denkst in Pipelines, nicht in Skripten? Fehlerbehandlung und Retry-Logik sind für dich selbstverständlich, nicht optional? Du möchtest von erfahrenen Engineers lernen und gleichzeitig eigene Ideen umsetzen? Dann bist du bei uns richtig!
Die Aufgaben:
- Als Data Engineer baust du die Datenpipelines auf, die unsere digitale Transformation ermöglichen. Du bist verantwortlich für den sauberen, zuverlässigen und skalierbaren Datenfluss zwischen hunderten ERP-Systemen und unserer modernen Datenarchitektur.
- Data Pipeline Engineering: Du designst und implementierst robuste ETL/ELT-Pipelines, die Daten aus mehreren hundert ERP-Systemen zuverlässig extrahieren, transformieren und laden. Dabei setzt du auf moderne Orchestrierungs-Tools und sorgst dafür, dass auch bei komplexen Datenflüssen alles reibungslos läuft.
- Data Lake & Data Warehouse Architektur: Du baust unsere Data Lake Infrastruktur auf AWS von Grund auf mit auf. Dabei strukturierst du Daten sinnvoll, implementierst Data Governance Konzepte und sorgst dafür, dass Daten für Analytics und Business Intelligence optimal aufbereitet sind.
- Greenfield Projekt – Legacy System Integration: Du bist mittendrin in einem spannenden Greenfield-Projekt: Die Integration von mehreren hundert Legacy-ERP-Systemen. Das ist keine Standard-Integration – hier geht es um komplexe Datenstrukturen, unterschiedliche Formate und die Herausforderung, aus heterogenen Quellen ein konsistentes Datenmodell zu schaffen.
- Workflow Orchestrierung & Reliability: Du implementierst resiliente Workflows für zeitkritische Datenverarbeitungen. Dabei setzt du auf moderne Orchestrierungs-Patterns und sorgst dafür, dass Pipelines auch bei Fehlern kontrolliert weiterlaufen oder wiederanlaufen.
- Zusammenarbeit & Weiterentwicklung: Du arbeitest eng mit unserem Staff Engineer, den Product Ownern und dem ~10-köpfigen Dev-Team zusammen. Dabei lernst du von erfahrenen Kolleg:innen und bringst gleichzeitig deine eigenen Ideen ein.
- Datenqualität & Dokumentation: Du implementierst Data Quality Checks und sorgst dafür, dass schlechte Daten gar nicht erst in unsere Systeme kommen. Du dokumentierst Datenflüsse und Transformationslogik, damit auch andere verstehen, was mit den Daten passiert.
Das Profil:
- Must-haves:
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in vergleichbaren Rollen
- Praktische Erfahrung mit ETL/ELT-Pipelines und Data Lakes
- Gute Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung und Pipeline-Entwicklung
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise AWS (S3, Glue, Athena, RDS, etc.)
- Grundkenntnisse in Infrastructure as Code (Terraform oder CDK)
- Verständnis für Datenmodellierung und solide SQL-Kenntnisse
- Erfahrung mit Git und CI/CD
- Nice-to-haves:
- Erfahrung mit Temporal oder ähnlichen Workflow-Orchestrierungs-Frameworks (Airflow, Prefect, Dagster)
- Kenntnisse in der Integration von Legacy-ERP-Systemen
- Erfahrung mit Streaming-Technologien (Kafka, Kinesis)
- Container-Kenntnisse (Docker, ECS)
- Monitoring mit Grafana
- Interesse an Healthcare oder E-Commerce
- AWS-Zertifizierungen
Warum wir?
Was wir bieten:
- Hybrid-Modell: 2 Tage pro Woche im Büro in Köln, 3 Tage flexibles Arbeiten von wo du möchtest
- Greenfield-Projekt: Du baust unsere moderne Datenarchitektur von Grund auf mit – kein Legacy-Code, den du erstmal verstehen musst
- Echte Herausforderung: Integration von mehreren hundert ERP-Systemen – komplex, aber auch extrem lehrreich
- Moderner Tech-Stack: AWS, Python, Terraform, moderne Data Engineering Tools
- Mentoring & Wachstum: Du arbeitest mit erfahrenen Engineers zusammen und entwickelst dich weiter
- Gestaltungsspielraum: Du bringst deine Ideen ein und prägst unsere Dateninfrastruktur mit
- Wachsendes Team: Du wirst Teil eines motivierten ~10-köpfigen Entwicklerteams
- Impact: Deine Pipelines sorgen dafür, dass Menschen einfacher an wichtige Hilfsmittel kommen
Über uns:
Willkommen bei joviva, einem corporate Startup mit Sitz in Köln, das am digitalen Sanitätshaus der Zukunft arbeitet. Unsere Vision ist es, die Hilfsmittelbeschaffung "attraktiv und unkompliziert" zu gestalten. Als eine Tochtergesellschaft der Sanitätshaus Aktuell AG mit über 780 Standorten in Deutschland und mehr als 40 Jahren Markterfahrung, setzen wir auf eine starke Basis. Unser Fokus liegt darauf, die Bedürfnisse unserer Kunden in den Mittelpunkt zu stellen und dabei innovative Ideen und digitale Technologien zu integrieren.
In einem jungen Unternehmen, wie unserem, engagiert sich ein leidenschaftliches Team mit dem Ziel, die Chancen des digitalen Wandels optimal zu nutzen. Unser Ziel ist es, etwas "Großes" zu bewirken und vielen Menschen in Deutschland dabei zu helfen, ihren Alltag zu erleichtern und wieder aktiv am Leben teilzunehmen.
Fühlst du dich angesprochen? Möchtest du Teil einer dynamischen Reise sein, die Grenzen dessen, was ein Sanitätshaus sein kann, neu definieren? Dann lass uns gemeinsam den Unterschied schaffen. Deine Gelegenheit, Teil unseres Teams zu werden und somit zur Verwirklichung unserer ehrgeizigen Ziele beizutragen, wartet auf dich!
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: joviva.de
Als Teil eines wachsenden Digital-Health-Unternehmens bieten wir Ihnen als Partnermanager (m/w/d) die Möglichkeit, aktiv an der strategischen Weiterentwicklung unserer Mitglieds-Sanitätshäuser mitzuwirken. Unsere Unternehmenskultur fördert persönliches Wachstum und Weiterbildung in einem modernen Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien und hybriden Arbeitsmodellen. Profitieren Sie von einem attraktiven Vergütungspaket sowie einer Schlüsselrolle, in der Sie direkt mit der Geschäftsführung zusammenarbeiten und die Zukunft unserer digitalen Services gestalten können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/w/d) 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 joviva.de 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 (m/w/d) 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 (m/w/d) bei joviva.de gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei joviva.de 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 joviva.de entscheidend sein!
