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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Architektur und Implementierung von skalierbaren Datenplattformen mit Snowflake.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen mit globaler Reichweite.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Wachstumsorientierte Position mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, Snowflake, AWS, dbt, Python und SQL erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Must have skills: Data Engineering/Architect with Snowflake, AWS, dbt, Python und SQL. Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau skalierbarer, sicherer und konformer Datenlösungen zur Unterstützung von fortgeschrittener Analytik, klinischen Einblicken und Business Intelligence.
Key Responsibilities
- Leiten der End-to-End-Architektur, des Designs und der Implementierung skalierbarer Datenplattformen mit Snowflake.
- Definieren und Durchsetzen von Datenarchitekturstandards, einschließlich Modellierung, Namenskonventionen und Best Practices.
- Entwerfen und Implementieren robuster ETL/ELT-Pipelines mit DBT und cloud-nativen Tools.
- Zusammenarbeiten mit globalen Stakeholdern (Geschäft, Analytik, klinische und IT-Teams), um Anforderungen in skalierbare Lösungen zu übersetzen.
- Vorantreiben von Daten-Governance, Herkunft, Katalogisierung und Qualitätsrahmen über die Plattform.
- Sicherstellen der Einhaltung europäischer Datenschutzvorschriften (z.B. GDPR) und pharmazeutischer Standards.
- Implementieren von CI/CD-Pipelines und DataOps-Praktiken für automatisierte Tests, Bereitstellung und Überwachung von Daten-Workflows.
- Optimieren der Snowflake-Leistung, einschließlich Abfrageoptimierung, Clustering und Kostenmanagement.
- Technische Führung, architektonische Anleitung und Mentoring für Engineering-Teams bereitstellen.
- Bewerten neuer Tools und Technologien zur kontinuierlichen Verbesserung des Datenökosystems.
- Eng mit DevOps- und Infrastrukturteams zusammenarbeiten, um hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten.
Mandatory Skills
- Starke praktische Erfahrung mit Snowflake (Datenlagerung, Leistungsoptimierung, Sicherheit, Kostenoptimierung).
- Tiefes Verständnis von Konzepten der Datenlagerung (dimensionales Modellieren, Stern-/Schneeflockenschemas).
- Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und komplexer Abfrageoptimierung.
- Umfangreiche Erfahrung in der ETL/ELT-Entwicklung, insbesondere mit DBT.
- Erfahrung in Datenarchitektur und Design verteilter Datensysteme.
- Starke Kenntnisse in CI/CD-Pipelines (Git, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps).
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS).
Preferred Skills
- Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Apache Airflow oder ähnlichem.
- Kenntnisse in Datenlake-/Lakehouse-Architekturen.
- Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (Tableau, Power BI).
- Frühere Erfahrung im pharmazeutischen / Gesundheitsbereich (klinische, F&E- oder kommerzielle Daten).
Leadership & Soft Skills
- Starke Stakeholder-Management- und Kommunikationsfähigkeiten über Geschäfts- und technische Teams hinweg.
- Fähigkeit, Architekturentscheidungen zu treffen und die Unternehmensdatenstrategie zu beeinflussen.
- Erfahrung in Agile/Scrum-Umgebungen.
Lead Data Engineer Arbeitgeber: KBC Technologies Group
Kontaktperson:
KBC Technologies Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Data Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sprich mit Leuten, die bereits in deinem Zielunternehmen arbeiten!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und frage nach möglichen offenen Positionen. Zeig dein Interesse und deine Begeisterung für die Arbeit, die sie machen!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit den häufigsten Interviewfragen in deinem Bereich vertraut und übe deine Antworten. Wir sollten auch sicherstellen, dass du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung parat hast, um deine Fähigkeiten in Snowflake, AWS und anderen Technologien zu demonstrieren.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du die besten Chancen hast, in den Auswahlprozess zu kommen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also sei authentisch in deiner Bewerbung. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, bei StudySmarter zu arbeiten.
Betone deine Skills: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Snowflake, AWS, dbt, Python und SQL klar hervorhebst. Wir suchen nach konkreten Beispielen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Struktur ist wichtig: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die relevanten Informationen finden können.
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deinen Prozess schneller bearbeiten und dich besser kennenlernen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei KBC Technologies Group vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit Snowflake, AWS, dbt, Python und SQL vertraut. Bereite konkrete Beispiele vor, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
✨Zeige deine Führungsqualitäten
Da es sich um eine Führungsposition handelt, solltest du bereit sein, über deine Erfahrungen in der technischen Leitung und Mentoring zu sprechen. Überlege dir, wie du Teams motiviert und technische Entscheidungen getroffen hast.
✨Bereite dich auf Fragen zur Datenarchitektur vor
Erwarte Fragen zu Datenarchitekturstandards und Best Practices. Sei bereit, deine Ansichten zu dimensionalem Modellieren und den Umgang mit Datenqualität und -governance zu erläutern.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind.