Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datapipelines und gestalte innovative Datenarchitekturen.
- Unternehmen: LBBW, eine führende und innovative Bank in Deutschland.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Gesundheitsmanagement und attraktive Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Karriereentwicklung und gute Work-Life-Balance stehen im Fokus.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Python und Azure Databricks erforderlich.
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. 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 umsetzen 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 innovatives Arbeitsumfeld 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 Arbeitgeber 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 Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Engineering! Teile Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Das macht einen großen Eindruck auf potenzielle Arbeitgeber.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
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.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du mit Databricks, Python oder Spark gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Achte auf die Details!:Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind wichtig. Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen, bevor du sie abschickst. Ein kleiner Fehler kann einen großen Eindruck hinterlassen!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LBBW vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle als Data Engineer vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und notiere dir, welche Technologien und Fähigkeiten besonders betont werden, wie Azure Databricks, Python und ETL-Prozesse.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast und die relevant für die Position sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du deine technischen Fähigkeiten eingesetzt hast, um Lösungen zu finden.
✨Zeige Teamgeist
Da die Rolle viel Teamarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone deine Teamorientierung und deinen Sinn für Humor, um zu zeigen, dass du gut ins Team passt.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Data Management oder wie das Team die Integration von Microsoft Fabric und Power BI angeht.
