Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datapipelines und integriere Daten aus verschiedenen Quellen.
- Unternehmen: LBBW, eine führende und innovative Bank in Deutschland.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und umfassendes Gesundheitsmanagement.
- Weitere Informationen: Karriereentwicklung und gute Work-Life-Balance stehen bei uns im Fokus.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Azure Databricks und exzellente Python-Kenntnisse.
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 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 modernes und innovatives 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 Unternehmenskultur, die Raum für Kreativität und Eigenverantwortung lässt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Erfahrungen und zeig dein Interesse an Data Engineering. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Data Engineers vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Zeig, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst!
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, um deine Arbeiten zu zeigen. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil als Data Engineer.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Plattform bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Finanzwelt gestalten!
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 erzähle uns, was dich motiviert und begeistert.
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!
Zeige deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Engineering. Wir suchen nach konkreten Beispielen, die zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Technologien du beherrschst.
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 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. Betone deine Teamorientierung und wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast. Ein guter Sinn für Humor kann ebenfalls helfen, eine positive Atmosphäre zu schaffen.
✨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 plant. So zeigst du, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.
