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. 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) - lbbw Arbeitgeber: LBBW
Die LBBW ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden in Stuttgart oder Berlin ein dynamisches und innovatives Umfeld 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 attraktiven Zusatzleistungen wie einer betrieblichen Altersversorgung und vielfältigen Leasingmöglichkeiten, was die LBBW zu einem attraktiven Ort für Data Engineers macht, die ihre Karriere im Finanzsektor vorantreiben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data engineer (m/w/d) - lbbw erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, die richtigen Türen zu öffnen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Data Engineers recherchierst. Übe deine Antworten laut, damit du selbstbewusst und klar rüberkommst. Zeig, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch ein Teamplayer bist!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle bei LBBW siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Daten! In Gesprächen kannst du Beispiele aus deinen bisherigen Projekten anführen, um zu demonstrieren, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das macht einen bleibenden Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data engineer (m/w/d) - lbbw 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 deinem Anschreiben durchscheinen und erzähle uns, warum du für die Rolle als Data Engineer brennst.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben fehlerfrei sind. Ein paar kleine Tippfehler können einen großen Eindruck hinterlassen – und nicht unbedingt den besten!
Zeig deine Skills!:Nutze die Gelegenheit, um deine technischen Fähigkeiten und Erfahrungen hervorzuheben. Erkläre, wie du mit Databricks, Python und anderen Tools gearbeitet hast und welche Projekte du erfolgreich umgesetzt hast.
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 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 dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Data Engineering oder wie das Team die Integration von Microsoft Fabric und Power BI umsetzt.
