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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und optimiere ETL-Pipelines für spannende KI- und Analytics-Projekte.
- Arbeitgeber: Liebherr-Aerospace, führender Hersteller von Flugzeugausrüstungen mit innovativer Unternehmenskultur.
- Mitarbeitervorteile: Sicherer Arbeitsplatz, faire Vergütung, 30 Tage Urlaub und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an zukunftsweisenden Projekten und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Wirtschaftsinformatik oder Data Science, Kenntnisse in Python und Cloud-Technologien.
- Andere Informationen: Moderne Arbeitsumgebung mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Faszinierendes schaffen: Ihre Aufgaben
- Design, Implementierung und Optimierung von ETL-/ELT-Pipelines für KI- und Analytics-Anwendungen
- Aufbereitung, Bereinigung und Modellierung von strukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen
- Entwicklung von Datenqualitätssprüfungen und Monitoring-Prozessen zur Sicherstellung von Datenkonsistenz und -integrität
- Architektur und Betrieb produktionsreifer Datenpipelines, inkl. Performance-Tests und kontinuierlicher Optimierung
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Umsetzung von Machine-Learning-Projekten und Datenprodukten
- Weiterentwicklung und Skalierung unserer Analytics-Umgebung sowie unserer Cloud-basierten Datenplattform (Azure, Databricks)
- Statistische und analytische Interpretation von Analyseergebnissen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen
- Mitgestaltung von Datenarchitektur-Standards sowie aktive Mitarbeit in interdisziplinären Projektteams
- Dokumentation, Automatisierung und Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Datenprozessen (z.B. über CI/CD-Ansätze, Infrastructure as Code)
Stärken einbringen: Ihre Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Data Science oder ähnliche Qualifikation
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit Databricks / Apache Spark und SQL
- Erfahrung im Aufbau und Betrieb von skalierbaren Datenpipelines und Analytics-Plattformen, idealerweise in Cloud-Umgebungen (z.B. Azure, AWS, GCP)
- Vertraut im Umgang mit CI/CD-Tools und modernen Datenanalyse-Workflows
- Kenntnisse im Einsatz gängiger Cloud-Services und BI-/Analytics-Tools (z.B. Databricks, Power BI)
- Sehr gute Englischkenntnisse, sehr gute Deutschkenntnisse
- Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
Freiraum nutzen: Ihre Vorteile
- Sicherer Arbeitsplatz in einer erfolgreichen Firmengruppe
- Sozialleistungen eines modernen Unternehmens
- Faire, leistungsgerechte Vergütung plus Weihnachts- und Urlaubsgeld
- Gute Work-Life-Balance mit 30 Tagen Urlaub, flexiblen Arbeitszeiten bis hin zur Möglichkeit, mobil zu arbeiten
- Zahlreiche Angebote zur persönlichen Weiterentwicklung
- Modernes Arbeitsumfeld, kollegiales Miteinander und Gestaltungsfreiraum
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Online-Bewerbung. Bei Fragen kontaktieren Sie bitte Andrea Hammrich.
Data Engineer fr KI- und Advanced Analytics-Projekte im Bereich Informationssysteme (m/w/d) (Lindenberg) Arbeitgeber: Liebherr-Aerospace Lindenberg GmbH
Kontaktperson:
Liebherr-Aerospace Lindenberg GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer fr KI- und Advanced Analytics-Projekte im Bereich Informationssysteme (m/w/d) (Lindenberg)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu ETL-Prozessen, Datenmodellierung und Cloud-Technologien. Zeige dein Wissen über Azure und Databricks, um zu glänzen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle 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 Teamfähigkeit! In der Zusammenarbeit mit Data Scientists ist Kommunikation entscheidend. Bereite Beispiele vor, wie du in interdisziplinären Teams gearbeitet hast, um deine Soft Skills zu unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer fr KI- und Advanced Analytics-Projekte im Bereich Informationssysteme (m/w/d) (Lindenberg)
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 Stelle als Data Engineer brennst.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du ETL-Pipelines designt oder Datenmodelle optimiert hast – das macht einen großen Unterschied!
Sprache ist wichtig!: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist. Verwende die Fachbegriffe, die in der Stellenbeschreibung vorkommen, und zeig, dass du die Anforderungen genau verstanden hast.
Bewirb dich online!: Nutze unsere Website für deine Bewerbung. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du die richtige Aufmerksamkeit bekommst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Liebherr-Aerospace Lindenberg GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, Databricks und Azure. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Technologien effektiv einzusetzen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -analyse demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Optimierung von Datenpipelines beigetragen hast.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Scientists gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Kommunikation und zum Austausch von Ideen beigetragen hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨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 KI und Analytics oder wie das Team die Datenarchitektur weiterentwickelt.