Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte moderne Datenplattformen und arbeite an spannenden Kundenprojekten.
- Unternehmen: Etablierte Firma mit innovativer Unternehmenskultur und viel Gestaltungsspielraum.
- Vorteile: Hohe Work-Life-Balance, 30 Tage Urlaub und attraktive Vergütung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit regelmäßigen Events und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze cutting-edge Technologien und mache einen echten Unterschied in der Datenwelt.
- Qualifikationen: Mindestens 3-5 Jahre Erfahrung im Data Engineering und gute Kenntnisse in MS Azure.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 70000 € pro Jahr.
Data Engineering, das wirklich bewegt! Sie arbeiten gerne an der Schnittstelle zwischen Daten, Technologie und Business und wollen moderne Datenplattformen aktiv mitgestalten? In dieser Rolle sind Sie Teil spannender Kundenprojekte, in denen Sie Datenarchitekturen aufbauen, Datenpipelines optimieren und Cloud‑Lösungen implementieren. Sie sorgen dafür, dass Daten zuverlässig, performant und sicher zur Verfügung stehen – und tragen so maßgeblich dazu bei, dass Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen können.
Ihre Aufgaben:
- Mitarbeit in Kundenprojekten zur Umsetzung und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen
- Architekturdesign und Implementierung skalierbarer Datenplattformen in Cloud- und Hybrid-Umgebungen
- Konzeption, Aufbau und Betrieb von Data-Warehouse-, Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen
- Entwicklung, Orchestrierung und Optimierung von ETL-/ELT-Pipelines sowie Datenintegrationsprozessen
- Integration, Harmonisierung und Verarbeitung heterogener Datenquellen (z. B. ERP, CRM, APIs, Streaming)
- Datenmodellierung nach etablierten Standards (Star Schema, Data Vault, 3NF) inklusive fachlichem Mapping und Dokumentation
- Umsetzung von KPI-Logiken sowie Entwicklung und Anbindung von Reporting- und Dashboard-Lösungen
- Sicherstellung von Datenqualität, Performance, Monitoring und Stabilität produktiver Datenpipelines
- Unterstützung bei der Implementierung von Data-Governance-, Security- und Berechtigungskonzepten
- Technische Abstimmung mit anderen Fachbereichen und Entscheidungsträgern
Ihr Profil:
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium oder gleichwertige Ausbildung und mindestens 3-5 Jahre Berufserfahrung in der Umsetzung von Datenlösungen im Umfeld Data Engineering, Analytics, BI oder Datenarchitektur
- Sehr gute Kenntnisse in MS Azure BI Stack, wie Data Factory, Databricks, MS Fabric
- Tiefgehende praktische Erfahrung mit Reporting Tools wie Power BI oder Tableau
- Souveräner Umgang mit SQL zur Analyse, Transformation und Modellierung von Daten
- Tiefgehendes Know-how in der Konzeption und Umsetzung von Datenmodellen sowie performanten Datenstrukturen sowie die Datenintegration (Airflow, Spark, Kafka)
- Praxiserfahrung in der Entwicklung datengetriebener Prozesse mit Python
- Erfahrung im Einsatz moderner Cloud-Datenplattformen wie Azure, AWS, Google Cloud, Snowflake und Kenntnisse in technischen Architekturkonzepten
- Idealerweise erste Kenntnisse im DevOps Umfeld, z.B. CI/CD, Git oder IaC
Ihre Person:
- Kommunikative und offene Persönlichkeit
- Professionelles Auftreten und Spaß an der Zusammenarbeit mit Kunden
- Kunden- und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse
Ihre Benefits:
- Eine sehr gute Work-Life-Balance, durch einen sehr hohen remote-Anteil, der ortsunabhängiges Arbeiten ermöglicht und Ihnen die Möglichkeit bietet, Arbeit und Freizeit perfekt zu kombinieren
- 30 Tage Urlaub für Ihre Erholung
- Spannende Projekte mit namhaften Kunden aus technologiegetriebenen Branchen
- Ein Arbeitsumfeld mit viel Eigenverantwortung, Vertrauen und Gestaltungsspielraum
- Attraktive Vergütung sowie gezielte Weiterbildungs- und Zertifizierungsmöglichkeiten im Cloud- und DevOps-Bereich
- Moderne Unternehmenskultur mit Fokus auf Austausch, Lernen und kontinuierliche Verbesserung
- Regelmäßige Team-Events sowie Angebote zur Förderung von Wohlbefinden und Ausgleich
- Ein rascher und transparenter Bewerbungsprozess mit einem ersten Online Interview und einem anschließenden persönlichen Kennenlernen
Das klingt nach Ihrer neuen Stelle? Dann zögern Sie nicht: senden Sie noch heute Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen an k.halm@karesources.com und nicht vergessen: nennen Sie uns Ihr Wunschgehalt und Ihre Verfügbarkeit.
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: KA
Unser Unternehmen bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das technische Exzellenz mit Praxisnähe verbindet. Mit einer hervorragenden Work-Life-Balance, 30 Tagen Urlaub und der Flexibilität des Remote-Arbeitens schaffen wir ein Arbeitsklima, das sowohl Ihre berufliche als auch persönliche Entwicklung fördert. Zudem unterstützen wir Sie durch gezielte Weiterbildungs- und Zertifizierungsmöglichkeiten im Cloud- und DevOps-Bereich, um Ihre Karriere voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/d) 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 KA 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 KA gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KA 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 KA entscheidend sein!
