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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere robuste ETL-Prozesse und Datenpipelines.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf Datenarchitektur spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Unternehmensvergünstigungen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und fördere eine datengestützte Kultur.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur, Python, SQL und AWS ist erforderlich.
- Andere Informationen: Möchtest du deine Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Umfeld einsetzen?
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Verstehen und Dokumentieren von Geschäftsprozessen und Datenflüssen direkt von Fachleuten (z. B. SAP, Salesforce.com).
- Entwerfen und Erstellen robuster ETL-Prozesse und Echtzeit-Datenpipelines mit Fokus auf Automatisierung und Skalierbarkeit (z. B. AWS Glue, benutzerdefinierte ETL-Skripte in Python).
- Modellieren und Entwerfen der kuratierten Zone des Data Warehouses unter Verwendung der Data Vault-Methodik mit Implementierung auf Snowflake.
- Zusammenarbeit mit BI-Spezialisten und IT-Experten zur Dokumentation von Datenprozessen und Architekturen im Datenkatalog.
- Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Geschäftspartnern und technischen Teams, um eine datengestützte Kultur zu fördern.
Anforderungen:
- Nachgewiesene Erfahrung in der Datenarchitektur und im Design skalierbarer Datenmodelle, insbesondere unter Verwendung von Data Vault.
- Starke Kenntnisse in Python, SQL und ETL-Prozessen.
- Praktische Erfahrung mit AWS (z. B. S3, Glue, Redshift) und Snowflake.
- Vertrautheit mit modernen Datenpipelines und der Verarbeitung von Echtzeitdaten.
- Unabhängige und lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
- Fähigkeit, technische Konzepte effektiv an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren.
Data Engineer Arbeitgeber: LinkedIn
Kontaktperson:
LinkedIn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf Datenarchitektur und ETL-Prozesse konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tip Nummer 2
Nutze LinkedIn aktiv, um dich mit Fachleuten aus der Datenbranche zu vernetzen. Teile deine Erfahrungen und Projekte, die du in Python, SQL oder mit AWS gemacht hast. Dies kann dir helfen, auf dich aufmerksam zu machen und dein Interesse an einer Position bei uns zu zeigen.
✨Tip Nummer 3
Beteilige dich an Online-Communities oder Foren, die sich mit Data Engineering beschäftigen. Hier kannst du Fragen stellen, Antworten geben und dein Wissen erweitern. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern kann auch dazu führen, dass du von anderen auf Jobmöglichkeiten hingewiesen wirst.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Übe, wie du komplexe Themen einfach darstellst, da dies eine wichtige Fähigkeit ist, um mit nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren. Dies wird dir helfen, im Vorstellungsgespräch zu glänzen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf auf deine Erfahrungen im Bereich Datenarchitektur und ETL-Prozesse. Nenne konkrete Projekte, bei denen du mit Technologien wie Python, SQL, AWS und Snowflake gearbeitet hast.
Anschreiben personalisieren: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Senior Data Engineer erklärt. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten zur Förderung einer datengestützten Kultur im Unternehmen beitragen können.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten klar und prägnant darstellst. Erwähne deine Kenntnisse in der Datenmodellierung, insbesondere mit der Data Vault Methode, und deine Erfahrung mit modernen Datenpipelines.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinkedIn vorbereitest
✨Verstehe die Datenarchitektur
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in der Datenarchitektur zu demonstrieren. Sei bereit, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, insbesondere wie du Data Vault-Methoden angewendet hast.
✨ETL-Prozesse im Detail erklären
Erkläre deine Erfahrungen mit ETL-Prozessen und real-time Datenpipelines. Zeige auf, wie du Automatisierung und Skalierbarkeit in deinen Projekten umgesetzt hast, insbesondere mit Tools wie AWS Glue oder Python.
✨Zusammenarbeit mit BI-Spezialisten
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit BI-Spezialisten und IT-Experten zu sprechen. Betone, wie du technische Konzepte erfolgreich an nicht-technische Stakeholder kommuniziert hast.
✨Analytische Fähigkeiten hervorheben
Sei bereit, deine analytischen und problemlösenden Fähigkeiten zu demonstrieren. Bereite Beispiele vor, in denen du komplexe Probleme identifiziert und Lösungen entwickelt hast, um die Effizienz von Datenprozessen zu verbessern.
