Auf einen Blick
- Aufgaben: Untersuche und behebe Softwareanomalien, implementiere neue Anforderungen und unterstütze bei Systemprüfungen.
- Unternehmen: EUMETSAT, ein führendes Unternehmen im Bereich Erdbeobachtung mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Stabile Anstellung, flexible Arbeitsmodelle und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Aufstiegschancen und internationalem Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Erdbeobachtung und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Studium in einem relevanten Fachgebiet und Erfahrung in der Datenverarbeitung von Satellitenprodukten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Maintenance & Operations Support Engineer mit starken Systemtechnikfähigkeiten und nachgewiesener Erfahrung in der Verarbeitung von Erdbeobachtungsdaten (EO), um unseren Kunden EUMETSAT zu unterstützen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Untersuchung, Identifizierung und Behebung von Anomalien in Anwendungssoftware und/oder Konfiguration.
- Implementierung neuer Softwareanforderungen und aktive Mitwirkung an ARBs, SRBs und CRBs.
- Beitrag zur Software- und Hardwarebereitstellung, Verifizierung und Validierung (SWETs/HWETs).
- Erstellung, Installation und Validierung neuer Softwareversionen und Patches in Entwicklungs-, Referenz- und Betriebsabläufen.
- Beitrag zur systemtechnischen Ingenieurarbeit von Missionsnutzlastdatenverarbeitungssystemen und Unterstützung der Auswirkungenanalyse für PDP- und Prozessorentwicklungen.
- Einrichtung und Pflege einer Test-Suite innerhalb der Automatisierten Testumgebung (ATE).
- Pflege von Systemmodellen in Enterprise Architect und Anforderungen in DOORS.
- Beitrag zur technischen Basisdokumentation (ADD, ICD, STB) und Confluence-Verfahren.
- Bereitstellung von Cross-Training für Mitglieder des SGS Data Processing und System Applications Competence Area.
- Teilnahme an Einrichtungen, Subsystem- und Systemüberprüfungen, Meilensteinbesprechungen und gemeinsamen Besprechungen mit externen Partnerorganisationen (ESA, EC usw.).
- Bereitstellung zusätzlicher Ingenieurdienstleistungen für andere EUMETSAT-Teams (z. B. SYS/MME) nach Bedarf.
Wesentliche Fähigkeiten und Qualifikationen
- Universitätsabschluss oder gleichwertig in einer relevanten Wissenschaft oder technischen Disziplin.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Datenverarbeitung (L0/L1/L2) von Erdbeobachtungs- oder meteorologischen Satellitenprodukten.
- Erfahrung in der Integration, Verifizierung und Validierung (IVV) von Datenverarbeitungssystemen, einschließlich Testplänen und End-to-End-Verarbeitungsabläufen.
- Kenntnisse in Skriptsprachen und Datenbanken (Python, Perl, Shell, PostgreSQL).
- Erfahrung in Systemtechnik und Systemdesign sowie praktische Erfahrung mit UNIX/Linux-Betriebssystemen.
- Fließende Englischkenntnisse (sowohl schriftlich als auch mündlich) mit starken Kommunikationsfähigkeiten.
- Fähigkeit, genaue und konsistente technische Dokumentation unter Praktiken der Konfigurationskontrolle zu erstellen.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten kombiniert mit einem hohen Maß an Autonomie und zwischenmenschlichem Bewusstsein.
- Kenntnisse der IT-, Netzwerk- und Computersicherheitsprinzipien.
Wünschenswerte Fähigkeiten
- Kenntnisse über Raumfahrzeuge und/oder Bodenbetriebsabläufe oder Vertrautheit mit operativen Verfahren und Konfigurationsdatenmanagement.
- Programmiererfahrung in C/C++, Java oder IDL.
- Erfahrung in Qualitätskontrolle, Kalibrierung und Validierung.
- Kenntnisse der ECSS-Standards.
- Erfahrung mit dem DOORS-Anforderungsmanagement-Tool.
- Kenntnisse von MBSE und Tools wie SysML und Enterprise Architect.
Standort: DE - Darmstadt - EUMETSAT
Vertragsart: Mitarbeiter - Festanstellung
Hybrides Arbeiten: Vor Ort
Data Processing Engineer Arbeitgeber: Leonardo
EUMETSAT ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Darmstadt nicht nur ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung im Bereich der Erdbeobachtung. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation fördert das Unternehmen eine Kultur des Wissensaustauschs und der Zusammenarbeit, während flexible Arbeitsmodelle und ein engagiertes Management die Work-Life-Balance der Mitarbeiter unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Processing Engineer erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Leonardo zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Processing Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Processing Engineer bei Leonardo gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Leonardo vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Leonardo entscheidend sein!
