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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 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 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 BereichInformationssysteme (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 BereichInformationssysteme (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Events oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an ihren Projekten. Ein persönlicher Ansatz kann oft den Unterschied machen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Data Engineers vertraut. Lass uns gemeinsam Übungsprojekte durchgehen, um deine Fähigkeiten in Python, SQL und Databricks zu demonstrieren.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Erzähle in Gesprächen von deinen bisherigen Projekten und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Deine Begeisterung für Daten und Analytics wird sicher Eindruck hinterlassen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer für KI- und Advanced Analytics-Projekte im BereichInformationssysteme (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine authentische Sprache und lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Das macht deine Bewerbung einzigartig und unvergesslich.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreib- und Grammatikfehler können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen oder nutze Tools, um sicherzustellen, dass alles tip-top ist!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!: Schau dir die Anforderungen genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Aufgaben passen, die wir für die Position suchen. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
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 schnell bearbeiten können. 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 im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Lösung beigetragen hast.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Scientists gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Kommunikationsstrategien du verwendet hast.
✨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.
