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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Data Engineer und optimiere Datenstrukturen in Snowflake für spannende Projekte.
- Arbeitgeber: Siemens ist ein globales Unternehmen, das innovative Technologien und Lösungen bietet.
- Mitarbeitervorteile: Unbefristeter Arbeitsvertrag und die Möglichkeit zur Übernahme durch den Kunden.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Prozesse und entwickle deine Skills in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder relevante Berufserfahrung, mindestens 3 Jahre wünschenswert.
- Andere Informationen: Vielfalt wird geschätzt – alle Bewerbungen sind willkommen!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Für unseren Kunden suchen wir einen Data Engineer (m/w/d).
Ihre Aufgaben:
- Data Engineering mit Fokus auf Snowflake: Aufbau, Pflege und Optimierung von Views und Datenstrukturen in Snowflake, damit eine performante und skalierbare Datenverarbeitung sichergestellt ist.
- Integration neuer Datenquellen und Entwicklung optimierter Strukturen, um wertvolle Einblicke zu ermöglichen.
- Datenintegration und Transformation: Entwicklung und Wartung effizienter Datenpipelines zur Integration und Transformation von Daten für analytische und operative Anwendungen (mit Tools wie Snowflake, Snaplogic, MS Azure-Tools und Streaming-Services wie Kafka).
- Datenanalyse und Visualisierung: Eigenständige Erstellung kleinerer Datenanalysen mit Python und Power BI, um zielgerichtete Datenprodukte zu entwickeln.
- Fullstack-Entwicklung und Betrieb dockerisierter Anwendungen: Entwicklung und Bereitstellung von Backend- und Frontend-Anwendungen zur Unterstützung datengetriebener Prozesse. Erfahrung im Umgang mit Docker und Betrieb containerisierter Anwendungen auf Linux-Systemen zur Sicherstellung einer stabilen Umgebung.
- Monitoring und Log-Management: Implementierung von Monitoring-Lösungen zur Sicherstellung der Performance und Stabilität von Datenpipelines und Anwendungen (u.a. Graylog).
- Azure CI/CD-Pipeline-Management: Design und Pflege von CI/CD-Pipelines auf Azure DevOps zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen und Datenpipelines. Standardisierung der Ressourcenkonfiguration zur Gewährleistung einer effizienten Bereitstellung.
Ihre Qualifikation:
- Studium in Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten Bereich
- Alternativ: gleichwertige Qualifikation durch relevante Berufserfahrung (mindestens 3 Jahre im relevanten Bereich wünschenswert)
- Toolkenntnisse: Snowflake (Data Engineering, Entwicklung und Verwaltung performanter Datenstrukturen), Docker (Betrieb und Management containerisierter Anwendungen auf Linux), C# und .NET (Backend-Entwicklung), Graylog (Log-Management-System), Azure DevOps (CI/CD-Pipelines, Container-Integration), Git (Versionskontrolle, Team-Workflows), Python (Datenanalyse, Backend-Entwicklung)
Ihr Vorteil:
- Unbefristeter Arbeitsvertrag
- Übernahmechance durch den Kunden
Ihr Kontakt zu Hofmann: Zögern Sie nicht und bewerben Sie sich noch heute. Gerne beantworten wir Ihre Fragen per E-Mail unter folgender Adresse: Wir freuen uns, bald von Ihnen zu hören! Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.
Data Engineer Schwerpunkt Snowflake für Siemens (m/w/d) Arbeitgeber: Mathias-Spital Rheine
Kontaktperson:
Mathias-Spital Rheine HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer Schwerpunkt Snowflake für Siemens (m/w/d)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte in der Data Engineering-Community zu knüpfen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich mit Snowflake und verwandten Technologien beschäftigen, um wertvolle Einblicke und Tipps von anderen Fachleuten zu erhalten.
✨Projekte präsentieren
Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Fähigkeiten in Snowflake, Docker und Python demonstrieren. Zeige konkrete Beispiele für Datenpipelines oder Analysen, die du entwickelt hast, um potenzielle Arbeitgeber von deinem Können zu überzeugen.
✨Technische Communities beitreten
Engagiere dich in technischen Communities oder Meetups, die sich auf Snowflake und Cloud-Datenplattformen konzentrieren. Dies kann dir helfen, aktuelle Trends zu verfolgen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen zu erhalten.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Snowflake, Datenintegration und CI/CD-Pipelines übst. Nutze Online-Ressourcen oder Mock-Interviews, um dein Wissen zu festigen und sicherer aufzutreten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer Schwerpunkt Snowflake für Siemens (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Kenntnisse heraus: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Snowflake, Docker und den anderen geforderten Tools. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die spezifischen Anforderungen der Stelle widerspiegelt. Füge relevante Projekte und Erfahrungen hinzu, die deine Fähigkeiten im Data Engineering und in der Datenanalyse unter Beweis stellen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Qualifikationen zu den Zielen von Siemens passen. Hebe deine Leidenschaft für Daten und Technologie hervor.
Korrekturlesen: Lass deine Bewerbung von jemandem Korrektur lesen, um sicherzustellen, dass sie fehlerfrei ist. Achte auf Grammatik, Rechtschreibung und Klarheit, da dies einen professionellen Eindruck hinterlässt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mathias-Spital Rheine vorbereitest
✨Kenntnis der Snowflake-Plattform
Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis für die Snowflake-Datenplattform hast. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu den Funktionen und Vorteilen von Snowflake zu beantworten und wie du diese in deinen bisherigen Projekten angewendet hast.
✨Praktische Beispiele für Datenpipelines
Bereite konkrete Beispiele vor, in denen du effiziente Datenpipelines entwickelt und gewartet hast. Zeige auf, welche Tools du verwendet hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast, insbesondere mit Technologien wie Kafka oder Azure DevOps.
✨Datenanalyse mit Python und Power BI
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Datenanalysen zu sprechen. Zeige, wie du Python und Power BI eingesetzt hast, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.
✨Docker-Kenntnisse demonstrieren
Da Docker ein wichtiger Bestandteil der Rolle ist, solltest du deine Erfahrungen im Betrieb und Management containerisierter Anwendungen auf Linux-Systemen hervorheben. Bereite dich darauf vor, technische Details zu erläutern und wie du Docker in deinen Projekten eingesetzt hast.
