Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und optimiere unsere Datenplattform mit PostgreSQL.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Big Data mit offener Unternehmenskultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und attraktive Unternehmensleistungen.
- Weitere Informationen: Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld mit Team-Events und Firmenfeiern.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Automobilbranche mit datengetriebenen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung als Data Engineer und starke SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Das Unternehmen ist im Herzen der Big Data-Revolution tätig und bietet innovative projektbasierte Lösungen, die auf umfangreichen Datensätzen basieren. Durch datengestützte Analysen und maßgeschneiderte Lösungen ist das Unternehmen ein unverzichtbarer Partner für seine Kunden geworden. Das Team entschlüsselt komplexe Datenlandschaften, identifiziert Muster und Korrelationen und schafft Transparenz im dynamischen Automobilmarkt. Um das Team in Potsdam/Berlin weiter zu stärken, suchen wir einen nachdenklichen und analytischen Informatiker, Wirtschaftsinformatiker, Software-Ingenieur oder jemanden mit einer vergleichbaren Qualifikation als Senior Data Engineer – Automotive (m/w/d).
Die Position bietet eine klare Entwicklungsperspektive, einschließlich eines Weges zur technischen und personellen Führung. Das Arbeitsmodell ist absichtlich flexibel: zwei Tage im Büro und drei Tage von zu Hause sind fester Bestandteil der Zusammenarbeit.
- Scalable Data Pipelines: Entwerfen, bauen und betreiben Sie automatisierte Pipelines auf Apache Airflow, um großangelegte Automobildaten zuverlässig und termingerecht zu transformieren.
- PostgreSQL Ownership: Optimieren Sie unsere Datenplattform durch fortgeschrittenes SQL (CTEs, Fensterfunktionen), Abfrageplananalyse (EXPLAIN ANALYZE), Indexierungs-/Partitionierungsstrategien und Leistungstuning unter Produktionslast.
- AI-Driven Development: Nutzen Sie proaktiv KI-Tools und neue Technologien, um die Systemskalierbarkeit zu erhöhen und den Branchentrends voraus zu sein.
- Collaborative Modeling: Arbeiten Sie mit Analysten und Datenwissenschaftlern zusammen, um Daten für das Warehouse und nachgelagerte Marts zu modellieren und geschäftliche Anforderungen in hochwertige Datenprodukte zu übersetzen.
- Python Tooling: Entwickeln Sie robuste Datenservices und Verarbeitungstools in Python, wobei der Schwerpunkt auf sauberem Code, umfassendem Testen und Wartbarkeit liegt.
- Strategic Architecture: Beeinflussen Sie architektonische Entscheidungen bezüglich spezialisierter Stores, Batch- vs. Streaming-Abwägungen und der Evolution unseres technischen Ökosystems.
- Quality & Observability: Pflegen Sie ein rigoroses Datenqualitätsframework, einschließlich Frischhaltungsüberwachung, SLA-Alarmierung und End-to-End-Pipeline-Observabilität.
Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren Bereich. Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer oder in einer eng verwandten Rolle, idealerweise mit erheblichen Datenmengen in der Produktion. Starke SQL-Kenntnisse, einschließlich der Fähigkeit, EXPLAIN ANALYZE zu lesen und zu interpretieren sowie über Abfragekosten, Indizes und Datenlayout nachzudenken. Solide praktische Erfahrung mit PostgreSQL in der Produktion: Indexierungsstrategien, Partitionierung, pg_stat_statements, Vacuum/Autovacuum-Tuning, Replikation und Verständnis von MVCC. Praktische Erfahrung mit Apache Airflow über das Schreiben von DAGs hinaus: Scheduler-Interna, Executor, Pools, XCom, Idempotenz und verzögerbare Operatoren. Sicherer Python-Entwickler (Typisierung, Tests, Bibliotheken wie pandas / Polars / SQLAlchemy). Erfahrung mit Git und CI/CD; sicher im Umgang mit Code-Reviews und automatisierten Tests. Analytische Denkweise – die Gewohnheit, vor der Optimierung zu messen, Hypothesen zu bilden und diese mit Daten zu überprüfen. Ein professionelles, selbstbewusstes Auftreten in der Kundenkommunikation, gepaart mit einer strukturierten, gründlichen und unabhängigen Arbeitsweise.
Nice to Have: Vertrautheit mit spaltenbasierten / analytischen Datenbanken (ClickHouse, Snowflake, BigQuery). Erfahrung mit CDC-Tools und Streaming-Plattformen. Erfahrung mit Docker, Rust oder Golang. Datenqualitätsframeworks und Observabilitätsstacks (Prometheus, Grafana). Hintergrund in DWH-Designprinzipien und Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure).
Offene Unternehmenskultur: Eine offene, teamorientierte und wertschätzende Kultur innerhalb des Unternehmens, geprägt von Kommunikation und Transparenz. Flexible Arbeitsmodelle: Familie und Karriere? Kein Problem für uns. Flexible Arbeitsarrangements helfen Ihnen, Ihr Privatleben und Ihre Arbeit bestmöglich in Einklang zu bringen. Ownership und Autorität: Echter Raum für Entscheidungsfindung, mit der Möglichkeit, aktiv die zukünftige Ausrichtung des Unternehmens zu beeinflussen. Schulung und Entwicklung: Attraktive Möglichkeiten für berufliches und persönliches Wachstum, unterstützt durch gezieltes Coaching und Seminare. Karriereperspektiven: Eine herausfordernde Rolle mit vielfältigen Entwicklungspfaden – sowohl in Richtung Führung als auch technische Spezialisierung.
Zusätzlich: Unternehmensleistungen, Teamevents und Firmenfeiern.
Senior Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Lot Internet GmbH
Unser Unternehmen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene und teamorientierte Kultur fördert, in der Kommunikation und Transparenz großgeschrieben werden. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, die eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen, sowie attraktiven Möglichkeiten zur beruflichen und persönlichen Weiterentwicklung, bieten wir unseren Mitarbeitern die Chance, aktiv die Zukunft des Unternehmens mitzugestalten. In Potsdam/Berlin erwartet Sie ein dynamisches Umfeld, in dem Sie Ihre Fähigkeiten als Senior Data Engineer voll entfalten können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer (m/f/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern und sicherzustellen, dass du selbstbewusst auftrittst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten! Teile Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten als Data Engineer unter Beweis stellen. Lass uns zusammen an deinem Portfolio arbeiten, damit du bei den Arbeitgebern Eindruck hinterlässt.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die nötigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Stelle sicher, dass du relevante Erfahrungen und Projekte hervorhebst, die zu den Anforderungen der Stelle passen. Zeige uns, wie du mit großen Datenmengen gearbeitet hast und welche Tools du dabei verwendet hast.
Klarheit ist König:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende einfache Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. So können wir deine Qualifikationen besser nachvollziehen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lot Internet GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie PostgreSQL, Apache Airflow und Python. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast und bereit bist, neue Tools zu lernen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du deine analytischen Fähigkeiten und technischen Kenntnisse eingesetzt hast, um Probleme zu lösen.
✨Fragen stellen
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Projekten, an denen das Team arbeitet. Stelle Fragen zu den aktuellen Herausforderungen im Bereich Datenengineering oder zur Zusammenarbeit mit Analysten und Data Scientists. Das zeigt, dass du proaktiv und engagiert bist.
✨Soft Skills betonen
Neben deinen technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Fähigkeit, im Team zu arbeiten. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
