Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datapipelines und gestalte innovative Datenlösungen.
- 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: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Finanzwelt.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Azure Databricks und starke Teamfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
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.
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 herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden in Stuttgart oder Berlin ein modernes und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung, flexiblen Arbeitszeiten und einem umfassenden Gesundheitsmanagement fördert die LBBW eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem profitieren die Mitarbeitenden von spannenden Projekten im Bereich Data Engineering und einer offenen, teamorientierten Kultur, die Innovation und Kreativität schätzt.
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 bei uns siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du motiviert bist und bereit, dein Können einzubringen!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit unseren Projekten vertraut! Informiere dich über unsere aktuellen Entwicklungen im Bereich Data Management und Analytics. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, im Gespräch zu glänzen.
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 auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du deine Skills in Python, Spark und Databricks eingesetzt hast. Konkrete Beispiele helfen uns, dein Können besser einzuschätzen.
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 schnellstmöglich prüfen können.
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 Begriffe kennst, sondern auch praktische Erfahrungen damit hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du als Data Engineer gemeistert hast. Sei bereit, diese im Interview zu erläutern, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu untermauern.
✨Teamarbeit betonen
Da Teamarbeit in der LBBW-IT wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in deinen bisherigen Projekten parat haben. Zeige, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich Data Management oder wie das Team die Integration von Microsoft Fabric plant.
