Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenplattformen und sorge für reibungslose Datenintegration.
- Unternehmen: codecentric – ein IT-Consulting-Unternehmen mit Fokus auf individuelle Softwarelösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, Weiterbildungsmöglichkeiten und eigene Hardware.
- Weitere Informationen: Offene Unternehmenskultur mit Vertrauen, Wissensteilung und Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur in einem unterstützenden Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in modernen Datenarchitekturen und Cloud-Diensten, sowie gute Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Willkommen bei codecentric. Wir sind ein IT-Consulting-Unternehmen mit Leidenschaft für individuelle Softwarelösungen, die wirklich zu unseren Kunden passen. Gemeinsam schaffen wir innovative, nachhaltige und ganzheitliche Lösungen mit spürbarem Mehrwert. Unsere Schwerpunkte sind Retail, Insurance, Manufacturing und Energy. Unser Arbeitsumfeld basiert auf Vertrauen, Wertschätzung und gemeinsamen Lernen. Denn gute Arbeit entsteht dort, wo Menschen sich entfalten und weiterentwickeln können.
Deine Aufgaben
- Entwicklung von Datenplattformen: Du entwirfst, baust auf und entwickelst kontinuierlich zuverlässige Datenplattformen und -architekturen, die Analysen und Data Intelligence unterstützen.
- Werkzeuge & Methoden steuern: Du navigierst sicher durch die Vielfalt an Tools und Methoden rund um Datenarchitekturen und unterstützt unsere Kund:innen dabei, die passende Lösung zu finden – on-premises oder in der Cloud.
- Datenintegration sicherstellen: Du sorgst für konsistente Datenintegration und einen reibungslosen Datenfluss über verschiedene Systeme hinweg, wobei dir Datenqualität und -zugänglichkeit besonders wichtig sind.
- DataOps & Observability umsetzen: Du etablierst DataOps-Praktiken und Observability, um Genauigkeit, Auffindbarkeit und Verlässlichkeit der Daten zu gewährleisten.
Deine Qualifikationen
- Du hast gute Kenntnisse moderner Datenarchitekturen, Plattformen, Technologien und Paradigmen.
- Professionelle Softwareentwicklung und die Nutzung von Cloud-Diensten sind für dich selbstverständlich. Mit SaaS Angeboten, wie Databricks oder Snowflake hast du bereits Erfahrungen gesammelt.
- Im Data Engineering bist du schon seit einigen Jahren unterwegs, idealerweise auch ein paar Jahre in technischen Führungsrollen.
- Du hast ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und kannst komplexe technische Sachverhalte verständlich vermitteln - auch an Nicht-Techniker*innen.
- Du fühlst dich mit der Technik im Maschinen-Raum genauso wohl, wie auch im Gespräch mit dem Kapitän an Deck.
Wir arbeiten hybrid: Regelmäßiger persönlicher Austausch ist uns wichtig, um Zusammenarbeit zu fördern. Daher ist es für dich selbstverständlich, deine Kunden während wichtiger Projektphasen und Meetings direkt vor Ort zu begleiten. Du pflegst gerne die kollegialen Beziehungen, indem du mindestens alle paar Wochen im Büro bist und an unseren Team-Events teilnimmst.
Das bieten wir dir
- Weiterbildung / OffProject Time: Bis zu 20 % deiner Arbeitszeit stehen dir für Weiterbildung, Community Engagement oder interne Initiativen zur Verfügung – neben spannenden Kundenprojekten.
- Projektvielfalt: Du arbeitest selbstorganisiert und eigenverantwortlich in crossfunktionalen Teams mit neuesten Technologien. Dein Team ist immer für dich da.
- Eigene Hardware & Geräte: Du wählst deinen Rechner aus einer Auswahl an Mac und Lenovo Laptops. Auch das Firmenhandy wählst du aus. Beide Geräte kannst du auch privat nutzen.
- Flexible Arbeitsbedingungen & Familienfreundlichkeit: Vertrauensarbeitszeit, hybride Arbeitsweise, 30 Tage Urlaub, Sonderurlaub, zukaufbarer Urlaub sowie Weihnachten und Silvester frei. Zusätzlich kannst du ein Sabbatical nehmen oder im Zeitwertkonto für besondere Lebensphase wie z.B. Rente sparen. Unterstützung bei der Kinderbetreuung erhältst du über HeyCare.
- Offene Unternehmenskultur: Vertrauen statt Kontrolle, Gestaltungsfreiraum, Knowledge-Sharing, Mitspracherecht und eine gelebte Fehlerkultur werden bei uns Wirklichkeit.
- Team & Zusammenarbeit: Du triffst auf motivierte, kluge Kolleg*innen, die ihr Wissen teilen, gemeinsam an Lösungen tüfteln und dich bei deiner Arbeit unterstützen.
- Wohlbefinden & Gesundheit: Wir bieten dir ein EAP-System (Employee Assistance Program), gesundheitsfördernde Maßnahmen und Coaching-Angebote, damit du sowohl beruflich als auch persönlich unterstützt wirst.
Deine Ansprechpartnerin
Wenn du Fragen hast, melde dich gern bei mir. Jana Pfisterer-Blacklock
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Architekt (w/d/m) 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 kununu 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 Architekt (w/d/m) 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 Architekt (w/d/m) bei kununu gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei kununu 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 kununu entscheidend sein!
