Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ETL-Prozesse und baue Datenpipelines für innovative Projekte im Verteidigungsbereich.
- Unternehmen: Mission Essential, ein führendes Unternehmen im Bereich technische Unterstützung für das US-Verteidigungsministerium.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Aufstiegschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und trage zu wichtigen Missionen bei.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in Datenbanken erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Mission Essential sucht einen Data Engineer, um an einer innovativen Initiative zur Unterstützung des U.S. Department of Defense (DoD) in Deutschland teilzunehmen. Diese Rolle spielt eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung kritischer Ingenieur- und technischen Unterstützungsdienste, mit einem starken Fokus auf die Nutzung fortschrittlicher Datenwissenschafts- und Ingenieurlösungen zur Förderung des Missionserfolgs.
Verantwortlichkeiten:
- ETL-Prozesse entwerfen: Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich DoD Advana und Army Vantage, in Datenlager oder Datenseen extrahieren, transformieren und laden (ETL). Sicherstellen, dass die Daten während der Transformation bereinigt, normalisiert und angereichert werden.
- Datenpipelines erstellen: Automatisierte Workflows konfigurieren, um Daten zwischen Systemen mithilfe von Tools wie Apache Airflow, AWS Glue oder Azure Data Factory zu bewegen. Pipelines für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit optimieren.
- Echtzeit-Datenverarbeitung implementieren: Streaming-Datenpipelines mit Tools wie Apache Kafka, Apache Flink oder Spark Streaming implementieren. Daten in Echtzeit für Anwendungen wie Betrugserkennung oder IoT-Analysen verarbeiten und analysieren.
- Datenverwaltung: Relationale Datenbanken (z.B. MySQL, PostgreSQL) oder NoSQL-Datenbanken (z.B. MongoDB, Cassandra) basierend auf den Projektanforderungen entwerfen und implementieren. Effizientes Schema-Design und Indizierung für Leistung sicherstellen.
- Datenlager: Datenlager mit Plattformen wie Snowflake, Amazon Redshift oder Google BigQuery aufbauen und pflegen. Speicher- und Abfrageleistung für analytische Arbeitslasten optimieren.
- Datenintegration: Daten aus APIs, Datenbanken, Flatfiles und Drittsystemen integrieren. Verschiedene Datenformate wie JSON, XML, CSV und Parquet verarbeiten.
- Datenqualität und Governance verwalten: Datenvalidierung durchführen, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen. Datenanomalien oder -fehler identifizieren und beheben.
- Compliance- und Sicherheitsmaßnahmen implementieren: Sicherstellen, dass Datensysteme den Vorschriften wie GDPR, HIPAA oder CCPA entsprechen. Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Auditing implementieren.
Anforderungen:
- Mindestens achtzehn (18) Jahre spezialisierte Erfahrung
- Wichtige IT-Zertifizierung UND vierzehn (14) Jahre spezialisierte Erfahrung
- Abschluss in Informatik, Informationsmanagement oder verwandtem Bereich UND vierzehn (14) Jahre spezialisierte Erfahrung
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationsmanagement oder verwandtem Bereich UND zehn (10) Jahre spezialisierte Erfahrung
- Master-Abschluss in Informatik, Informationsmanagement oder verwandtem Bereich UND sieben (7) Jahre spezialisierte Erfahrung
IA Technisches Level II Zertifikat oder höher:
- CCNA Security
- CompTIA CySA+
- Global Industrial Cyber Security Professional (GICSP)
- GIAC Security Essentials (GSEC)
- CompTIA Security+ CE
- EC-Council Certified Network Defense (CND)
- (ISC)² Certified System Security Practitioner (SSCP)
Data Engineer Arbeitgeber: Mission Essential
Mission Essential ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse zu arbeiten, insbesondere in Zusammenarbeit mit dem US-Verteidigungsministerium in Deutschland. Die Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und kontinuierliches Lernen, während umfassende Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie ein starkes Engagement für die Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Vorgaben den Mitarbeitern helfen, ihre Karriereziele zu erreichen. Darüber hinaus profitieren die Mitarbeiter von einem dynamischen Arbeitsumfeld, das sowohl technische Herausforderungen als auch persönliche Weiterentwicklung unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Mission Essential zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Engineer bei Mission Essential gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mission Essential vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Mission Essential entscheidend sein!
