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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und warte skalierbare Datenplattformen in der Cloud mit Big-Data-Technologien.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Engineering mit flacher Hierarchie.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Zugang zu Weiterbildung und Fitnessstudio-Zuschuss.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und erste Erfahrung in der Software-Entwicklung.
- Andere Informationen: Preisgekrönte Büroräume in München und Zugang zu interdisziplinären Projekten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Als Data Engineer unterstützt du die erfolgreiche Implementierung von Kundenlösungen in den Bereichen Big Data, Data Engineering und Data Warehouses. Du entwickelst und wartest skalierbare Datenplattformen und Datalakes in der Cloud (AWS, Azure) und berücksichtigst dabei DevOps-Paradigmen. Auch die Entwicklung und Betreuung von datenintensiven Anwendungen mit Big-Data-Technologien wie Apache Spark, Hadoop und Datenbanken (SQL, NoSQL), unter Verwendung von Batch- oder Echtzeit-Datenintegration wie Kafka oder RabbitMQ, gehören zu deinen Aufgaben. Mit Technologien wie AirFlow oder Luigi entwickelst du Datenpipelines und Workflows.
Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten. Profitiere von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und mehr, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und eine Präsenz in der Machine-Learning-Community zu haben (interdisziplinäres Arbeiten und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science). Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.). Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML. Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch.
Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke. Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket. Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl. Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit.
Wir freuen uns auf deinen Hochschulabschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem ähnlichen Studiengang. Du verfügst über erste Erfahrung in der Entwicklung, Wartung und Implementierung von datengesteuerten Produkten unter Verwendung von Kubernetes, Docker, Microservices oder Terraform. Mit Daten- und Cloud-Computing-Plattformen wie AWS, GCP, Azure sowie Databricks oder SnowFlake bist du vertraut. Du hast eine DevOps-Mentalität und wendest CI / CD (z. B. Gitlab CI, Jenkins), Integrationstests und Unit-Tests an. Außerdem hast du Erfahrung in der Software-Entwicklung und Clean Code in Python, Java, SQL oder Scala. Auf Deutsch und Englisch kommunizierst du gut und gerne.
Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.
JUNIOR DATA ENGINEER Arbeitgeber: Machine Learning Reply
Kontaktperson:
Machine Learning Reply HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: JUNIOR DATA ENGINEER
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen! Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an möglichen Positionen. Oft gibt es unbesetzte Stellen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit den gängigen Fragen und Aufgaben vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären – das zeigt deine Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige deine Leidenschaft für Data Engineering
Sprich über deine Projekte und was dich an Data Engineering begeistert. Deine Begeisterung kann oft den Unterschied machen und Arbeitgeber überzeugen, dass du die richtige Wahl bist!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: JUNIOR DATA ENGINEER
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du der perfekte Fit für unser Team bist.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, um zu zeigen, wie du die geforderten Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer und interessanter für uns.
Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine sorgfältige Bewerbung zeigt uns, dass du dir Mühe gibst und die Position ernst nimmst. Wir schätzen das!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machine Learning Reply vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie AWS, Azure, Apache Spark und Kafka. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Begriffe kennst, sondern auch praktische Erfahrungen oder Projekte hast, in denen du diese Technologien eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Wartung von Datenplattformen zeigen. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du dabei DevOps-Prinzipien angewendet hast.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Betone deine Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung und wie du dich in der Machine-Learning-Community engagierst. Sprich über Kurse, Hackathons oder Projekte, an denen du teilgenommen hast, um deine Kenntnisse zu erweitern.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig ist, übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, Fragen sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache zu beantworten, um deine Sprachkenntnisse zu demonstrieren.
