Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege innovative Datenplattformen mit modernsten Technologien.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen im Microsoft-Ökosystem mit Fokus auf Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in Azure-Technologien erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 75000 € pro Jahr.
Du arbeitest zusammen mit unseren Kunden an der Konzeption, dem Aufbau und der Wartung von Datenplattformen - von der Beschaffung der Daten aus der Quelle bis zur Bereitstellung für die Nutzer.
Du bist für Orchestrierung, Sicherheit und Adoption zuständig.
Du entwickelst und gestaltest eine zuverlässige, benutzerfreundliche und leicht zu verwaltende Datenplattform innerhalb eines Microsoft-Ökosystems.
Du erstellst effiziente Datenpipelines mit Azure Data Factory, Azure Databricks und/oder Microsoft Fabric.
Du bist für die Erstellung leistungsfähiger Datenmodelle unter Verwendung von Python, SQL, PySpark oder SparkSQL verantwortlich (von dimensionaler Modellierung bis zur zweiten und dritten Normalform).
Du übernimmst die Verwaltung von Kunden-Umgebungen mit Azure DevOps und bist für die Bereitstellungsskripte und -pipelines verantwortlich.
Du hast einschlägige Berufserfahrungen in einer ähnlichen Rolle und kennst dich mit Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics und/oder Azure Databricks aus.
Du weißt große Datenmengen effizient zu verarbeiten und entsprechende Lösungen zu entwickeln und kennst dich mit Python, SQL, PySpark und SparkSQL aus.
Du hast Spaß an Herausforderungen und bist begeistert von den neuesten Entwicklungen im Microsoft-Bereich, wie Fabric, Foundry und Copilot, und experimentierst gerne mit diesen Technologien.
Du hast Erfahrung mit der Kundenberatung und Projektleitung und arbeitest strukturiert und lösungsorientiert.
Du bringst als Pluspunkt agile Arbeitserfahrung (z.B. Scrum) und DevOps-Kenntnisse mit und hattest Berührungspunkte mit dem Tool JIRA oder Azure DevOps.
Du hast sehr starke Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch, um effektiv mit Teammitgliedern, Stakeholdern und Kunden zu interagieren.
(Senior) Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Macaw Deutschland
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und kontinuierliche Weiterbildung setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Eigenverantwortung, während wir gleichzeitig attraktive Benefits wie flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Optionen anbieten. Zudem haben Sie die Chance, an spannenden Projekten mit modernsten Technologien im Microsoft-Ökosystem zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Engineer (m/w/d) 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 Macaw Deutschland 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 Engineer (m/w/d) 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 Engineer (m/w/d) bei Macaw Deutschland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Macaw Deutschland 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 Macaw Deutschland entscheidend sein!
