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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Eigne dir die Verantwortung für geschäftskritische Datenprodukte und entwickle skalierbare Datenpipelines.
- Arbeitgeber: Wachsendes Unternehmen mit klarer Mission, Lehrern die Arbeit zu erleichtern.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und jährliches Budget für persönliche Entwicklung.
- Andere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit einer Kultur des Vertrauens und ständiger Rückmeldung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenfähigkeiten und nutze KI für echte Auswirkungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Datenengineering, insbesondere mit Airflow.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Als Senior Data Engineer / Data Business Partner sind Sie verantwortlich für die Weiterentwicklung des Datenökosystems, das Entscheidungsfindung unterstützt und KI-gestützte Funktionen ermöglicht. Sie werden zuverlässige Datenfundamente aufbauen und auch die Verantwortung für die Datenprodukte und Kennzahlen übernehmen, auf die das Unternehmen angewiesen ist. Sie arbeiten eng mit Stakeholdern im gesamten Unternehmen zusammen, nutzen KI zur Beschleunigung der Lieferung und Verbesserung der Qualität und gestalten die Zukunft unserer Datenfähigkeiten.
Verantwortlichkeiten
- Eigenverantwortung für geschäftskritische Datenprodukte von Anfang bis Ende (Definitionen, Zuverlässigkeit, Akzeptanz)
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines mit unserem Stack (Airflow, dbt, AirByte, Fivetran)
- Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Leistung unserer AWS-basierten Dateninfrastruktur (S3, RDS, Kubernetes)
- Implementierung und Wartung von Datenqualitätsrahmen, Monitoring und Beobachtbarkeit
- Entwicklung und Pflege vertrauenswürdiger semantischer Modelle und Kennzahlendefinitionen („einzige Quelle der Wahrheit“)
- Partnerschaft mit Produkt, Finanzen und anderen Stakeholdern zur Übersetzung von Zielen in zuverlässige Datenlieferungen
- Integration von KI/ML-Anreicherung, wo sie messbaren Wert hinzufügt (Tagging, Empfehlungen, Automatisierung)
- Nutzung von KI-unterstützten Entwicklungstools zur Steigerung von Geschwindigkeit, Qualität und Wartbarkeit
- Beitrag zu Sicherheits-, Governance- und Compliance-Best Practices
- Mentoring und Unterstützung des Teams beim Aufbau reifer Datenengineering-Praktiken
Qualifikationen
- Starke Berufserfahrung mit Python und SQL im Bereich Datenengineering
- Berufserfahrung mit Airflow (erforderlich)
- Erfahrung mit dbt (stark bevorzugt)
- Erfahrung mit ELT/ETL-Tools wie AirByte, Fivetran oder ähnlichem
- Erfahrung in AWS-Cloud-Umgebungen
- Erfahrung mit Datenqualität, Tests und operativer Exzellenz
- Starke Fähigkeiten im Stakeholder-Management und Priorisierung
- Praktische Erfahrung in der Integration von KI in Arbeitsabläufe (Modell-APIs, Einbettungen, Automatisierung)
- Aktiver Nutzer von KI-unterstützten Entwicklungstools (Copilot, Cursor, Claude Code usw.)
- Eine Denkweise von Eigenverantwortung, Pragmatismus und hohen Standards
Nice to have
- MLOps, Streaming, Vektordatenbanken oder BI-Tooling-Erfahrung
Vorteile
- Arbeiten für ein Unternehmen mit einer klaren Mission: die Arbeit von Lehrern zu erleichtern
- Ein dynamisches Arbeitsumfeld in einem wachsenden Unternehmen
- Eine Unternehmenskultur, die auf Vertrauen und ständigem Feedback basiert
- Innovationszeit (10%-Regel) - nutzen Sie sie, um KI und aufkommende Technologien zu erkunden
- Chancen zur beruflichen Weiterentwicklung
- Jährliches Budget für Ihre berufliche und persönliche Entwicklung
- Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Optionen
- Ein engagiertes und motiviertes Team
- Beitrag zur betrieblichen Altersvorsorge
- Anonyme psychische Gesundheitsunterstützung und psychologische Beratung über unseren Partner OpenUp
Senior Data Engineer / Data Business Partner (f/m/x) Arbeitgeber: Meinunterricht
Kontaktperson:
Meinunterricht HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer / Data Business Partner (f/m/x)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, SQL und den Tools, die wir verwenden (wie Airflow und dbt), auffrischst. Wir wollen sehen, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst!
✨Zeige deine Projekte
Hast du an spannenden Datenprojekten gearbeitet? Teile sie! Ob auf GitHub oder in deinem Portfolio – zeige uns, was du kannst und wie du Probleme gelöst hast. Das gibt uns einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen kreativen Ansatz.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und du die besten Chancen hast, gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Daten gestalten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer / Data Business Partner (f/m/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du dich bewirbst, zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit durchscheinen und erzähle uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du in unser Team passt.
Achte auf Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine sorgfältige Bewerbung zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei StudySmarter!
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 Meinunterricht vorbereitest
✨Verstehe die Datenlandschaft
Mach dich mit der Datenarchitektur und den Tools vertraut, die im Unternehmen verwendet werden, wie Airflow, dbt und AWS. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch verstehst, wie diese Technologien zusammenarbeiten, um geschäftskritische Entscheidungen zu unterstützen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du Datenpipelines entworfen, implementiert und optimiert hast, und wie du Stakeholder erfolgreich in den Prozess eingebunden hast.
✨Zeige deine AI-Kompetenz
Da AI ein wichtiger Bestandteil der Rolle ist, sei bereit, über deine Erfahrungen mit AI-Tools und deren Integration in Datenprozesse zu sprechen. Erkläre, wie du AI genutzt hast, um Effizienz zu steigern oder datengestützte Entscheidungen zu verbessern.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Position zu erfahren. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Datenbereich oder wie das Team Innovationen umsetzt.