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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ETL-Pipelines für KI- und Analytics-Projekte.
- Arbeitgeber: Liebherr-Aerospace, führender Hersteller von Flugzeugausrüstungen.
- Mitarbeitervorteile: Sicherer Arbeitsplatz, faire Vergütung, 30 Tage Urlaub und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Wirtschaftsinformatik oder Data Science, Kenntnisse in Python und Cloud-Technologien.
- Andere Informationen: Kollegiales Umfeld mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € 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 Datenqualitätsprüfungen 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 für KI- und Advanced Analytics-Projekte im Bereich Informationssysteme (m/w/d) Arbeitgeber: Liebherr-Aerospace Lindenberg GmbH
Kontaktperson:
Liebherr-Aerospace Lindenberg GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer für KI- und Advanced Analytics-Projekte im Bereich Informationssysteme (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Projekte und zeige dein Interesse an KI- und Analytics-Themen. So kannst du wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Jobsuche helfen können.
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an spannenden Datenprojekten gearbeitet? Zeig sie! Erstelle ein Portfolio oder eine persönliche Website, auf der du deine besten Arbeiten präsentierst. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Technische Interviews sind oft der Schlüssel zum Erfolg. Übe gängige Fragen zu ETL-Prozessen, Datenpipelines und Cloud-Technologien. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten in Python und SQL zu verbessern.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir freuen uns über deine Bewerbung! Besuche unsere Karriereseite und bewirb dich direkt für die Position als Data Engineer. So hast du die besten Chancen, schnell in den Auswahlprozess zu kommen und uns von deinen Fähigkeiten zu überzeugen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer für KI- und Advanced Analytics-Projekte im Bereich Informationssysteme (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende deine eigene Stimme und Persönlichkeit in deinem Anschreiben. Das macht es für uns einfacher, dich als Teil unseres Teams vorzustellen.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und professionell ist.
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!: Nutze die Anforderungen aus der Stellenbeschreibung, um zu zeigen, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu uns passen. Das hilft uns, den Zusammenhang zwischen deinem Profil und der Position besser zu verstehen.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um bei uns zu landen, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt an die richtige Stelle gelangen und wir sie schnell bearbeiten können.
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. Bereite Beispiele vor, wie du diese Tools in früheren Projekten eingesetzt hast, um deine praktische Erfahrung zu demonstrieren.
✨Datenpipeline-Projekte im Fokus
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines zu sprechen. Überlege dir spezifische Herausforderungen, die du gemeistert hast, und wie du die Performance optimiert hast. Das zeigt dein tiefes Verständnis für die Rolle.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Scientists gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast und welche Kommunikationsstrategien du genutzt hast, um effektiv im Team zu arbeiten.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich KI oder wie das Team die Cloud-Umgebung weiterentwickelt.
