Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines mit Amazon EMR oder Amazon Glue.
- Unternehmen: Mactores, ein führendes Unternehmen für moderne Datenplattformlösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Arbeite mit innovativen Technologien und gestalte digitale Transformation aktiv mit.
- Qualifikationen: Erfahrung in PySpark, SQL und Datenmodellierung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Mactores is a trusted leader among businesses in providing modern data platform solutions.
Since 2008, Mactores have been enabling businesses to accelerate their value through automation by providing End-to-End Data Solutions that are automated, agile, and secure.
We collaborate with customers to strategize, navigate, and accelerate an ideal path forward with a digital transformation via assessments, migration, or modernization.
Mactores is seeking an AWS Data Engineer (Senior) to join our team.
The ideal candidate will have extensive experience in Py Spark and SQL, and have worked with data pipelines using Amazon EMR or Amazon Glue.
The candidate must also have experience in data modeling and end-user querying using Amazon Redshift or Snowflake, Amazon Athena, Presto, and orchestration experience using Airflow.
What you will do?
- Develop and maintain data pipelines using Amazon EMR or Amazon Glue.
- Create data models and end-user querying using Amazon Redshift or Snowflake, Amazon Athena, and Presto.
- Build and maintain the orchestration of data pipelines using Airflow.
- Collaborate with other teams to understand their data needs and help design solutions.
- Troubleshoot and optimize data pipelines and data models.
- Write and maintain Py Spark and SQL scripts to extract, transform, and load data.
- Document and communicate technical solutions to both technical and non-technical audiences.
- Stay up-to-date with new AWS data technologies and evaluate their impact on our existing systems.
What are we looking for?
- Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, or a related field.
- 3+ years of experience working with Py Spark and SQL.
- 2+ years of experience building and maintaining data pipelines using Amazon EMR or Amazon Glue.
- 2+ years of experience with data modeling and end-user querying using Amazon Redshift or Snowflake, Amazon Athena, and Presto.
- 1+ years of experience building and maintaining the orchestration of data pipelines using Airflow.
- Strong problem-solving and troubleshooting skills.
- Excellent communication and collaboration skills.
- Ability to work independently and within a team environment.
- You are preferred if you have
- AWS Data Analytics Specialty Certification
- Experience with Agile development methodology
At Mactores, we are committed to providing equal opportunities in all of our employment practices, and we do not discriminate based on race, religion, gender, national origin, age, disability, marital status, military status, genetic information, or any other category protected by federal, state, and local laws.
This policy extends to all aspects of the employment relationship, including recruitment, compensation, promotions, transfers, disciplinary action, layoff, training, and social and recreational programs.
All employment decisions will be made in compliance with these principles.
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AWS Data Engineer (Senior) (Freelancer) Arbeitgeber: Mactores
Mactores ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen und kollaborativen Unternehmenskultur fördert Mactores das Wachstum seiner Mitarbeiter. Die Position des AWS Data Engineer (Senior) ermöglicht es Ihnen, an spannenden Projekten mit modernsten Technologien zu arbeiten und einen bedeutenden Beitrag zur digitalen Transformation unserer Kunden zu leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AWS Data Engineer (Senior) (Freelancer) erhalten könntest
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AWS Data Engineer (Senior) (Freelancer) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der Mactores tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von Mactores beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mactores vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
