Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne, skalierbare Datenlösungen auf Google Cloud Platform und arbeite im Data & AI-Team.
- Unternehmen: NETCONOMY, ein innovatives Unternehmen mit 500 Mitarbeitern in Europa.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, Karriereentwicklung, soziale Events und Snacks zur Förderung des Wohlbefindens.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Networking-Möglichkeiten und Unterstützung für umweltfreundliche Mobilität.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer und starke Kenntnisse in GCP und BigQuery.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Über die letzten 25 Jahre ist NETCONOMY von einem Startup zu einem Team von 500 Personen an 10 europäischen Standorten gewachsen. Wir glauben an die Kraft der agilen und funktionsübergreifenden Zusammenarbeit, die Menschen aus verschiedenen Hintergründen zusammenbringt, um herausragende digitale Lösungen zu entwickeln.
Als Data Engineer spielen Sie eine Schlüsselrolle beim Aufbau moderner, skalierbarer und leistungsstarker Datenlösungen auf der Google Cloud Platform (GCP). Sie sind Teil unseres wachsenden Data & AI-Teams und entwerfen und implementieren Datenarchitekturen, die unseren Kunden helfen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.
Ihre Aufgaben:
- Effiziente und skalierbare ETL/ELT-Prozesse zum Laden, Transformieren und Integrieren von Daten aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Quellen (Datenbanken, APIs, Streaming-Plattformen) in BigQuery und Cloud Storage aufbauen.
- Datenaufnahme und Echtzeitverarbeitung mit Dataflow (Apache Beam) und Pub/Sub für Batch- und Streaming-Workflows implementieren.
- SQL-Transformations-Workflows mit Dataform entwickeln, einschließlich Versionskontrolle, Tests und automatisierter Planung mit integrierten Qualitätsprüfungen.
- Effiziente, kostensparende BigQuery-Abfragen mit geeigneten Partitionierungs-, Clusterungs- und Denormalisierungsstrategien erstellen.
- Komplexe Workflows mit Cloud Composer (Apache Airflow) und Cloud Functions für ereignisgesteuerte Datenverarbeitung orchestrieren.
- Zentralisierte Datenverwaltung und Metadatenmanagement mit Dataplex unter Verwendung automatisierter Katalogisierung und Nachverfolgung der Herkunft implementieren.
- Datenpipelines hinsichtlich Leistung, Skalierbarkeit und Kosten mit Cloud Monitoring und Cloud Logging überwachen und optimieren.
- Mit Datenwissenschaftlern und Analysten zusammenarbeiten, um Datenanforderungen zu verstehen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
- Aktuell bleiben mit den Fortschritten in den GCP-Datenservices, BigQuery-Funktionen und Best Practices im Bereich Datenengineering.
Ihre Fähigkeiten:
- Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung als Data Engineer mit nachweislicher Expertise in Google Cloud Platform (GCP).
- Starke Erfahrung mit BigQuery (SQL, Partitionierung, Clusterung, Optimierung) und Dataflow (Apache Beam).
- Starke Programmierkenntnisse in Python mit Erfahrung in Datenmanipulationsbibliotheken (PySpark, pandas).
- Expertenkenntnisse in SQL für komplexe Transformationen, Optimierung und Analyse.
- Kenntnisse in Dataform für modulare SQL-basierte Datenumwandlungen und Datenpipeline-Management.
- Solides Verständnis der Prinzipien des Data Warehousing, ETL/ELT-Prozesse, dimensionales Modellieren und Datenverwaltung.
- Erfahrung in der Integration von Daten aus verschiedenen APIs und Streaming-Systemen (Pub/Sub).
- Erfahrung mit Cloud Composer zur Workflow-Orchestrierung.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten in Englisch (mindestens B2-Niveau).
- Fähigkeit, selbstständig und im Rahmen eines agilen Teams zu arbeiten.
Wünschenswerte Fähigkeiten:
- Google Professional Data Engineer-Zertifizierung.
- Kenntnisse über BigLake für den einheitlichen Zugriff und die Verwaltung von strukturierten und unstrukturierten Daten.
- Erfahrung mit Dataplex zur Verwaltung von Metadaten, Herkunft und Datenverwaltung.
- Vertrautheit mit Infrastructure-as-Code (Terraform) zur Automatisierung der Bereitstellung von GCP-Ressourcen und CI/CD-Pipelines.
- Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Looker, Looker Studio oder Power BI.
- Interesse an oder Erfahrung mit Machine Learning-Workflows unter Verwendung von Vertex AI oder ähnlichen Plattformen.
Unser Angebot:
- Flexible Arbeitsmodelle: Dank unserer flexiblen Arbeitsmodelle können Sie Ihren Arbeitstag so beginnen, wie es Ihnen am besten passt. Zudem ermöglicht Ihnen unsere hybride Arbeitsoption, zu wählen, ob Sie lieber mehr im Büro oder von zu Hause aus arbeiten möchten.
- Karriereentwicklung und Einarbeitung: Beginnen Sie Ihre Reise bei NETCONOMY mit einer strukturierten Einarbeitungs- und Mentoring-Phase und setzen Sie diese mit individuellen Schulungsmöglichkeiten fort.
- Unternehmensgipfel: Tauschen Sie berufliche und persönliche Erfahrungen auf unserer jährlichen internen Konferenz aus!
- Soziale Veranstaltungen: Nehmen Sie an unseren sozialen Veranstaltungen teil und knüpfen Sie neue Kontakte.
- Snacks und Wohlbefinden: Unterstützen Sie Ihre Produktivität mit unserem monatlichen Essenszuschuss und Rabatten bei Partnerrestaurants.
- Mobilitätsunterstützung: Wählen Sie umweltfreundliche Transportmittel! Wir unterstützen Ihre klimafreundlichen Transportkosten.
Data Engineer (f/m/x) in Berlin Arbeitgeber: Netconomy
NETCONOMY ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur ein dynamisches und agiles Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit, in interdisziplinären Teams an innovativen digitalen Lösungen zu arbeiten. Mit einem klaren Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen Unternehmenskultur, die neue Ideen fördert, ist NETCONOMY der ideale Ort für kreative Köpfe, die ihre Expertise im Bereich digitale Strategien einbringen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (f/m/x) in Berlin erhalten könntest
✨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 Netconomy 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 (f/m/x) in Berlin 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 (f/m/x) bei Netconomy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Netconomy 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 Netconomy entscheidend sein!
