Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Architektur und Implementierung von fortschrittlichen Analyselösungen mit Azure Databricks.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in München mit flexiblen Arbeitsmodellen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Azure Databricks, SQL und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Munich, Deutschland (Hybrid oder remote in Deutschland) 6 Monate Vertrag
Verantwortlichkeiten:
- Leitung des Architekturdesigns und der Implementierung von fortschrittlichen Analyselösungen mit Azure Databricks Fabric.
- Enge Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern und anderen IT-Teams zur Erfassung von Anforderungen und Bereitstellung effektiver Lösungen.
- Überwachung der End-to-End-Implementierung von Datenlösungen unter Gewährleistung der Übereinstimmung mit den Geschäftsanforderungen und Best Practices.
- Leitung der Entwicklung von Datenpipelines und ETL-Prozessen mit Azure Databricks, PySpark und anderen relevanten Tools.
- Integration von Azure Databricks mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Lake, Azure Synapse, Azure Data Factory und On-Premise-Systemen.
- Technische Führung und Mentoring des Data Engineering-Teams zur Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Verbesserung.
- Sicherstellung einer ordnungsgemäßen Dokumentation von Architekturprozessen und Datenflüssen unter Einhaltung von Sicherheits- und Governance-Standards.
- Aktualisierung über die neuesten Entwicklungen in Databricks und verwandten Technologien zur Förderung von Innovationen.
Wesentliche Fähigkeiten:
- Starke Erfahrung mit Azure Databricks, einschließlich Clusterverwaltung, Notebook-Entwicklung und Delta Lake.
- Beherrschung von Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark und Datenverarbeitungsframeworks wie PySpark.
- Tiefes Verständnis von Azure-Diensten wie Azure Data Lake, Azure Synapse und Azure Data Factory.
- Erfahrung mit ETL/ELT-Prozessen, Data Warehousing und dem Aufbau von Data Lakes.
- Starke SQL-Kenntnisse und Vertrautheit mit NoSQL-Datenbanken.
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und Versionskontrollsystemen wie Git.
- Kenntnis der besten Praktiken für Cloud-Sicherheit.
Soziale Fähigkeiten:
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und einen proaktiven Ansatz zur Identifizierung und Lösung von Problemen.
- Fähigkeiten zur Führung mit der Fähigkeit, ein Team von Dateningenieuren zu leiten und zu betreuen.
Wünschenswerte Fähigkeiten:
- Power BI für Dashboarding und Reporting.
- Microsoft Fabric für Analyse- und Integrationsaufgaben.
- Spark Streaming zur Verarbeitung von Echtzeitdatenströmen.
- Vertrautheit mit Azure Resource Manager (ARM)-Vorlagen für Infrastructure as Code (IaC)-Praktiken.
Erfahrung:
- Nachgewiesene Expertise von 15 Jahren in der Entwicklung von Datenaufnahme- und Transformationspipelines mit Databricks, Synapse-Notebooks und Azure Data Factory.
- Solides Verständnis und praktische Erfahrung mit Delta-Tabellen, Delta Lake und Azure Data Lake Storage Gen2.
- Erfahrung in der effizienten Nutzung von Auto Loader und Delta Live Tables für nahtlose Datenaufnahme und -transformation.
- Beherrschung des Aufbaus und der Optimierung von Abfrageschichten mit Databricks SQL.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Integration von Databricks mit Azure Synapse, ADLS Gen2 und Power BI für End-to-End-Analyselösungen.
- Frühere Erfahrung in der Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von Power BI-Berichten.
- Vertrautheit mit modernen CI/CD-Praktiken, insbesondere im Kontext von Databricks und cloud-nativen Lösungen.
Erforderliche Fähigkeiten: Cloud Solution Architecture
Data Solution Architect in München Arbeitgeber: LTM
Als Arbeitgeber in München bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Datenanalytik und transformative Lösungen spezialisiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und persönliche Entwicklung, während wir Ihnen durch hybride Arbeitsmodelle und flexible Arbeitszeiten eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Zudem profitieren Sie von umfangreichen Wachstumschancen und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten in einem internationalen Kontext mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Solution Architect in München erhalten könntest
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei LTM zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Solution Architect in München mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei LTM interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch LTM, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LTM vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
