Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und baue skalierbare MLOps-Infrastrukturen für KI-Modelle.
- Unternehmen: Eurowings Digital GmbH - revolutioniere das Reisen mit uns!
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem Fokus auf Kundenerlebnisse.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Reisens mit innovativen Technologien und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und enge Zusammenarbeit mit Data Scientists.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Wir suchen einen vielseitigen, erfahrenen Data / ML Engineer, der sich an der kritischen Schnittstelle zwischen Data Engineering und Machine Learning befindet und als Brücke zwischen der Rohdateninfrastruktur und produktionsbereiten KI-Modellen fungiert.
Aufgaben
- Architektur robuster Datenpipelines, Gestaltung skalierbarer Transformationslogik und Aufbau der MLOps-Infrastruktur zur Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Machine Learning-Workflows in der Produktion.
- Entwicklung, Aufbau und Wartung skalierbarer, fehlertoleranter Datenpipelines (ETL/ELT) zur Erfassung und Verarbeitung großangelegter strukturierter und unstrukturierter Daten mit Spark und cloud-nativen Architekturen.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, um experimentelle Modelle in sauberen, produktionsbereiten Code und robuste Pipelines zu überführen.
- Implementierung fortschrittlicher Datenmodellierungs- und Transformationslogik, um hochpräzise Eingaben für nachgelagerte Modelle und Geschäftsanalysen sicherzustellen.
- Aufbau von Continuous Integration- und Deployment-Pipelines für Daten- und ML-Workflows, um Systemzuverlässigkeit, Datenqualität und Betriebszeit sicherzustellen.
Technologiestack:
- Sprachen & Frameworks: Scala, Python, SQL, Spark (mit Erfahrung in der Nutzung von Spark in Produktionsumgebungen)
- Cloud & Infrastruktur: Azure Cloud Platform, Databricks, Kafka
- CI/CD & IaC: Azure DevOps / GitHub, Terraform
Was Sie benötigen:
- Über 7 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering, idealerweise mit praktischer Erfahrung in analytischen Ingenieurpraktiken (z. B. Datenmodellierung, Transformationslogik).
- Nachweisliche Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Data Scientists oder der Leitung von Data Science-Projekten mit einem stark pragmatischen, produktionsorientierten Ansatz.
- Tiefes Verständnis der Orchestrierung von Datenpipelines, verteiltem Processing und dem Aufbau robuster, testbarer ETL/ELT-Systeme.
- Solides Verständnis von Datenmodellierungskonzepten, insbesondere im Kontext von Analytik und Reporting (konzeptionelle, logische und physische Modelle).
Was Sie mitbringen:
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
- Starke Fähigkeit, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Data Science, Engineering und Geschäftseinheiten, zusammenzuarbeiten.
Über Eurowings Digital GmbH
Wir möchten unseren Kunden die Welt entfalten. Die Mission von Eurowings Digital ist es, das bequemste und erschwinglichste End-to-End-Reiseerlebnis zu bieten, indem wir die physische und digitale Welt verbinden. Während unsere Kunden ihre Reise genießen, übernehmen wir die Verantwortung für ein sorgenfreies Reiseerlebnis. Wir bieten nicht nur Qualitätsflüge zu erschwinglichen Preisen, sondern sind auch ein Reisebegleiter auf dem gesamten Weg. Von der ersten Inspiration bis zu den Lieblingsreiseerinnerungen. Daher haben wir ein ganz neues Unternehmen gegründet, das den Kunden in den Mittelpunkt stellt. Gemeinsam werden wir neue Produkte entlang der gesamten Customer Journey, online und offline, entdecken, entwickeln und testen. In agilen und vielfältigen Teams werden wir die Art des Reisens revolutionieren.
Senior Data/ML Engineer (all genders) Arbeitgeber: Lufthansa Group
Eurowings Digital GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und agilen Umfeld zu arbeiten, das sich auf innovative Reiseerlebnisse konzentriert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert das Unternehmen kreatives Denken und Zusammenarbeit über verschiedene Fachbereiche hinweg. Die Lage in einem modernen Arbeitsumfeld ermöglicht es den Mitarbeitern, an spannenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft des Reisens gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data/ML Engineer (all genders) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Lufthansa Group zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data/ML Engineer (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data/ML Engineer (all genders) bei Lufthansa Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lufthansa Group vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Lufthansa Group entscheidend sein!
