Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datapipelines und gestalte innovative Datenarchitekturen.
- Unternehmen: LBBW, eine führende und nachhaltige Bank in Deutschland.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Gesundheitsmanagement und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Tolle Lunch-Angebote und Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Azure Databricks und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Referenznummer: 17422 - Einsatzort: Stuttgart oder Berlin - Unternehmen: LBBW - Funktionsbereich: IT GBS & Software Development - Vollzeit / Teilzeit: 100
Die LBBW zählt zu den führenden Banken Deutschlands und ist ein innovatives, internationales und nachhaltiges Unternehmen im Finanzsektor. Wir sind eine verlässliche Bank und wissen was es heißt sich zu verändern. Digitalisierung, Agilität und Effizienz sind für uns nicht nur Schlagworte, sondern ständige Begleiter unserer eigenen Entwicklung. Denn nur wer sich selbst wandelt, versteht, was es dafür braucht. Wir bieten ein Umfeld, das persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Mit über 10.000 Mitarbeitenden gestalten wir die Zukunft der Finanzwelt – Gemeinsam #NeuesSchaffen.
In der LBBW-IT erwarten Dich vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten in einer modernen IT. Unser Team im Kompetenzpool Development 2 realisiert in spannenden Projekten bankweite Lösungen in Data Management und Data Analytics, um den wertschöpfenden Einsatz von Daten zu ermöglichen. Dafür suchen wir motivierte Kolleg:innen mit Gestaltungswillen, die sich für Software Engineering mit Schwerpunkt Databricks Plattform und Data Engineering begeistern und vom ersten Tag an ihr Können einbringen möchten.
Aufgaben:
- Als Data Engineer treibst Du die Weiterentwicklung im Umfeld Datenintegration/-analyse voran um zukünftige Anforderungen effizient umsetzten zu können sowie Stabilität und Performance hoch zu halten.
- Du bist Mitglied in einem dynamischen Team mit internen und externen Kollegen und begleitest Anforderungen vom Lösungsdesign bis zur Implementierung.
- Du entwickelst und betreibst skalierbare Datapipelines auf der Databricks-Plattform und integrierst Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. Datenbanken, APIs, CDC).
- Du gestaltest unsere Lakehouse-Architektur auf Basis von Delta Lake und modellierst robuste Bronze/Silver/Gold-Datenstrukturen für Reporting, Analytics und KI-/ML-Anwendungen.
- Du stellst Datenqualität, Sicherheit, Compliance, Regulatorik und Data Governance sicher (u.a. automatisierte Datenqualitätsprüfungen, Monitoring, Metadatenpflege, Unity Catalog).
- Du gestaltest die Integration von Microsoft Fabric und Power BI in unsere Data Management & Analytics Plattform, insbesondere für Reporting-, Self-Service-BI- und Analytics-Szenarien.
- Du stellst den stabilen produktiven Betrieb der Plattform und Datenpipelines sicher, inklusive Monitoring, Fehleranalyse, Automatisierung und kontinuierlicher Verbesserung.
Profil:
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, (Wirtschafts-)Informatik, Medieninformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung sowie mindestens 5 Jahre IT-Projekterfahrung.
- Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer / Big-Data-Engineer mit Azure Databricks (Notebooks, Jobs, Workflows, Cluster-Management), Apache Spark und Delta Lake.
- Exzellente Skills in Python, Spark/PySpark und SQL sowie fundierte Erfahrung im verteilten Rechnen auf Databricks.
- Sehr gute konzeptionelle und architektonische Fähigkeiten, insbesondere in der Modellierung und Implementierung von ETL-/ELT-Prozessen sowie von Data-Lakehouse- und Medallion-Architekturen auf Basis Delta Lake.
- Mehrjährige Erfahrung in der Terraform-Entwicklung, in der Arbeit mit Azure DevOps und in Unity Catalog sowie im Berechtigungsmanagement mit Microsoft Entra ID.
- Erfahrung mit Microsoft Fabric und Power BI, insbesondere im Zusammenspiel mit Lakehouse-/Data-Warehouse-Architekturen, Berechtigungsmodellen, Deployment-Prozessen und produktionsnahen Reporting-Szenarien.
- Hohe Umsetzungskompetenz, ausgeprägte Teamorientierung sowie einen guten Sinn für Humor.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Was wir bieten:
- Modernes Talentmanagement zur Karriereentwicklung.
- Aktive Förderung einer guten Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben (u.a. über flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals sowie die Möglichkeit teilweise mobil oder im Homeoffice zu arbeiten).
- Attraktive betriebliche Altersversorgung.
- Umfassendes Gesundheitsmanagement (u.a. Kooperation mit Fitnessstudios, Betriebsärztlicher Dienst, Vorsorgeuntersuchungen).
- Interessante Leasingmöglichkeiten, z.B. Job-Rad, Tablet, Smartphone.
- Tolle Lunch-Angebote (Bio, vegetarisch oder vegan).
- Mehrere Kindertagesstätten.
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: LBBW
Die LBBW ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden in Stuttgart oder Berlin ein innovatives und unterstützendes Umfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung, flexiblen Arbeitszeiten und einer aktiven Förderung der Work-Life-Balance, ermöglicht die LBBW ihren Mitarbeitenden, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig ein erfülltes Privatleben zu führen. Zudem profitieren die Mitarbeitenden von attraktiven Zusatzleistungen wie betrieblicher Altersversorgung und umfassendem Gesundheitsmanagement, was die LBBW zu einem besonders attraktiven Arbeitsplatz im Finanzsektor macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit Databricks und Python zu teilen. Wir können dir Ressourcen empfehlen, die dir helfen werden.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du motiviert bist und bereit, dein Können einzubringen!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends im Data Engineering vertraut! Das zeigt, dass du am Puls der Zeit bist und bereit, innovative Lösungen zu entwickeln. Lass uns gemeinsam Neues schaffen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Data Engineer brennst.
Pass deine Unterlagen an:Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe deinen Lebenslauf sowie dein Anschreiben an. Hebe relevante Erfahrungen und Skills hervor, die zu den Anforderungen passen – das zeigt uns, dass du die richtige Wahl für unser Team bist!
Mach es übersichtlich:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert und gut lesbar ist. Verwende Absätze, Aufzählungen und eine klare Sprache, damit wir schnell die wichtigsten Infos finden können. Wir lieben es, wenn alles schön aufbereitet ist!
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können. Also, nichts wie los!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LBBW vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure Databricks, Apache Spark und Delta Lake. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du als Data Engineer gemeistert hast. Sei bereit, über deine Rolle, die verwendeten Technologien und die Ergebnisse zu sprechen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle in einem dynamischen Team angesiedelt ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in der Zusammenarbeit gespielt hast. Teamorientierung ist hier ein wichtiger Faktor.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Data Engineering oder wie das Team die Integration von Microsoft Fabric und Power BI umsetzt. So zeigst du, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.
