Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte innovative Datenplattformen und arbeite an spannenden AI-Projekten.
- Unternehmen: Macaw, ein Pionier in Innovation und Technologie mit über 30 Jahren Erfahrung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Offene Kultur, die kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung fördert.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der AI mit.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in Azure-Technologien sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
In dieser Rolle baust Du die Grundlage dafür, dass Unternehmenswissen aus unterschiedlichsten Quellen strukturiert, semantisch verknüpft und für AI Anwendungen nutzbar wird. In dieser Rolle arbeitest du an der Schnittstelle von Data Engineering, Knowledge Graphs und moderner AI Infrastruktur und gestaltest aktiv mit, wie aus komplexen Daten echte Intelligenz entsteht. Dabei bist du in einem Umfeld unterwegs, das viel Raum für Eigeninitiative bietet und in dem du neue Technologien und Ansätze kontinuierlich weiterentwickelst. Die Position entsteht im Zuge wachsender Projektanforderungen in einem stark projektgetriebenen Umfeld mit Fokus auf AI, moderne Datenplattformen und Enterprise Kunden.
Was dich bei uns erwartet:
- 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 entwickelst und gestaltest zuverlässige, benutzerfreundliche Datenplattformen innerhalb eines Microsoft-Ökosystems und 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 baust und betreibst Preprocessing- und ETL-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten und stellst Datenqualität, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit sicher.
- Du analysierst bestehende Dokumentationen, Legacy-Systeme und Codebasen und bereitest diese für moderne Daten- und AI-Anwendungen strukturiert auf.
- Du arbeitest mit Knowledge Graphs, Vector-Datenbanken und Embeddings zur Umsetzung semantischer Suche und AI Use Cases.
- Du übernimmst die Verwaltung von Kunden-Umgebungen mit Azure DevOps und bist für Orchestrierung, Sicherheit und Bereitstellungspipelines zuständig.
Dein Profil:
- Du hast einschlägige Berufserfahrung in einer ähnlichen Rolle im Bereich Data Engineering und kennst dich mit Azure Data Factory, Azure Foundry, Azure Synapse Analytics und/oder Azure Databricks aus.
- Du bist begeistert von den neuesten Entwicklungen im Data & AI Bereich und experimentierst gerne mit neuen Technologien.
- Du weißt große Datenmengen effizient zu verarbeiten und kennst dich mit Python, SQL, PySpark und SparkSQL aus.
- Du hast Erfahrung mit Kundenberatung, Projektleitung und Stakeholdermanagement und arbeitest strukturiert und lösungsorientiert.
- Du hast sehr starke Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch, um effektiv mit Teammitgliedern, Stakeholdern und Kunden zu interagieren.
- Du hast idealerweise Erfahrung in der Verarbeitung und Strukturierung von Dokumenten sowie erste Berührungspunkte mit NLP, Knowledge Graphs oder Vector-Datenbanken.
- Du bringst als Pluspunkt agile Arbeitserfahrung (z.B. Scrum), DevOps-Kenntnisse und Erfahrung mit Tools wie Azure Devops Boards oder JIRA mit.
(Semantic) Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Macaw Germany
Macaw ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem innovativen und technologiegetriebenen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, kontinuierlichem Lernen und persönlicher Entwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur, in der jeder Mitarbeiter seine Fähigkeiten entfalten kann. Die Position als (Semantic) Data Engineer ermöglicht es dir, an spannenden Projekten im Bereich AI und Datenplattformen zu arbeiten und dabei von einer unterstützenden und respektvollen Arbeitsatmosphäre zu profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Semantic) Data Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an Data Engineering und AI. Je mehr du dich vernetzt, desto mehr Chancen ergeben sich!
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen! Schau regelmäßig auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt. Zeig uns, dass du bereit bist, die Initiative zu ergreifen und Teil unseres Teams zu werden.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit den Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure Data Factory oder Python. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Das zeigt uns, dass du wirklich Ahnung hast!
✨Zeige deine Leidenschaft für Data & AI
Sprich über deine Projekte, Erfahrungen und was dich an Data Engineering begeistert. Wir suchen nach Leuten, die nicht nur die technischen Fähigkeiten haben, sondern auch eine echte Begeisterung für die Branche mitbringen. Lass uns wissen, warum du der perfekte Fit für unser Team bist!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Semantic) Data Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserer Kultur passen!
Betone deine Erfahrungen:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten im Data Engineering und wie du Technologien wie Azure Data Factory oder Python eingesetzt hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen.
Mach es übersichtlich:Strukturiere deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für uns bist!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Macaw Germany vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure Data Factory, PySpark und Knowledge Graphs. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie du diese Technologien in realen Projekten anwenden würdest.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest und die relevant für die Rolle sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen gefunden hast, um Daten effizient zu verarbeiten oder Kunden zu beraten.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da starke Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe, deine Gedanken klar und strukturiert zu formulieren. Achte darauf, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch flüssig zu sprechen, um deine Fähigkeit zur Interaktion mit Teammitgliedern und Stakeholdern zu demonstrieren.
✨Zeige deine Begeisterung für AI
Unterstreiche deine Leidenschaft für die neuesten Entwicklungen im Bereich Data & AI. Sprich über aktuelle Trends, Technologien oder Projekte, die dich interessieren, und wie du diese in deine zukünftige Arbeit einbringen möchtest. Deine Begeisterung kann einen großen Unterschied machen!
