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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenlösungen und robuste Datenpipelines mit Databricks, Spark und Python.
- Arbeitgeber: NETCONOMY ist ein wachsendes Unternehmen mit 500 Mitarbeitern, das kreative digitale Lösungen bietet.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsmodelle, Karriereentwicklung, regelmäßige Social Events und Mobilitätsunterstützung.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines agilen Teams und löse spannende Datenherausforderungen in einer dynamischen Umgebung.
- Gewünschte Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung als Data Engineer, Kenntnisse in Databricks, Python und Cloud-Plattformen erforderlich.
- Andere Informationen: Regelmäßige Weiterbildung und ein kreatives Arbeitsumfeld fördern deine persönliche und berufliche Entwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 60000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten:
- Als Data Engineer mit Fokus auf Databricks übernimmst du eine zentrale Rolle bei der Entwicklung moderner, skalierbarer und leistungsstarker Datenlösungen für Kunden.
- Du wirst Teil des wachsenden Data & AI Teams sein und hands-on mit der Databricks Plattform arbeiten, um komplexe Herausforderungen im Bereich Daten zu lösen.
- Design, Entwicklung und Wartung robuster Datenpipelines mit Databricks, Spark und Python.
- Aufbau effizienter und skalierbarer ETL-Prozesse zum Einlesen, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Streaming-Plattformen) in cloudbasierte Data Lakes und Data Warehouses.
- Nutzung des Databricks-Ökosystems (SQL, Delta Lake, Workflows, Unity Catalog) zur Bereitstellung zuverlässiger und performanter Daten-Workflows.
- Integration mit Cloud-Diensten wie Azure, AWS oder GCP zur Ermöglichung sicherer und kosteneffizienter Datenlösungen.
- Mitgestaltung der Datenmodellierung und -architektur zur Gewährleistung von Konsistenz, Zugänglichkeit und langfristiger Wartbarkeit der Datenlandschaft.
- Gewährleistung der Datenqualität durch Validierungsprozesse und Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten, um Datenbedürfnisse zu verstehen und umsetzbare Lösungen zu liefern.
- Kontinuierliche Weiterbildung in den Bereichen Databricks, Data Engineering und Cloud-Technologien zur Optimierung der Tools und Prozesse.
Anforderungen:
- 3+ Jahre Berufserfahrung als Data Engineer mit Databricks und Apache Spark.
- Ausgeprägte Programmierkenntnisse mit Python, inklusive Erfahrung in Datenmanipulationsbibliotheken (z.B. PySpark, Spark SQL).
- Erfahrung mit Kernbestandteilen des Databricks Ecosystems: Databricks Workflows, Unity Catalog und Delta Live Tables.
- Solides Wissen über Datenlager-Prinzipien, ETL / ELT-Prozesse, Datenmodellierung und Datenbanksysteme.
- Erfahrung mit mindestens einer größeren Cloud-Plattform (Azure, AWS, oder GCP).
- Ausgezeichnete SQL Skills für Datenabfragen, Datentransformationen und Analysen.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch (mindestens B2 Level).
- Fähigkeit, eigenständig sowie im Team in einer agilen Umgebung zu arbeiten.
Technologien:
- Azure
- CI / CD
- Cloud
- Databricks
- DevOps
- Support
- Looker
- Machine Learning
- Power BI
- Python
- PySpark
- Spark
- Terraform
- Unity
- GameDev
Unser Angebot:
- Flexible Arbeitsmodelle: Möglichkeit, hybrid zu arbeiten, selbst zu entscheiden, ob im Büro oder Home Office.
- Karriereentwicklung & Onboarding: Strukturiertes Onboarding, Mentoring und individuelle Schulungsmöglichkeiten.
- Company Summit: Jährlicher firmeninterner NETCONOMY Summit im lockeren, internationalen Austausch.
- Social Events: Regelmäßige Pizza-Abende, Wanderungen, Weihnachtsfeiern und weitere Veranstaltungen.
- Snacks und Wohlbefinden: Lunch Benefit und Rabatte in Partnerrestaurants.
- Mobilitätsunterstützung: Unterstützung für klimafreundliche Transportkosten.
Data Engineer (f / m / x) Arbeitgeber: Netconomy
Kontaktperson:
Netconomy HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (f / m / x)
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Freunden, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Beteilige dich an relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Databricks, Apache Spark und Data Engineering beschäftigen. Dort kannst du dein Wissen erweitern und Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Jobsuche helfen können.
✨Tipp Nummer 3
Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen im Bereich Data Engineering. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur die Möglichkeit, dein Fachwissen zu vertiefen, sondern auch, potenzielle Arbeitgeber kennenzulernen und direkt mit ihnen ins Gespräch zu kommen.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Fähigkeiten durch praktische Projekte! Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Kenntnisse in Databricks, Python und ETL-Prozessen demonstrieren. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (f / m / x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen wie Berufserfahrung, technische Fähigkeiten und Sprachkenntnisse. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine Erfahrungen mit Databricks, Apache Spark und Python in deinem Lebenslauf. Verwende konkrete Beispiele, um zu zeigen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position als Data Engineer interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Unternehmenskultur von NETCONOMY passen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Netconomy vorbereitest
✨Kenntnis der Technologien
Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis für Databricks, Apache Spark und die relevanten Datenmanipulationsbibliotheken wie PySpark und Spark SQL hast. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, in denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Praktische Beispiele
Bereite konkrete Beispiele für Projekte vor, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die ETL-Prozesse oder Datenmodellierung betreffen. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert und Lösungen entwickelt hast, um die Datenqualität und -zugänglichkeit zu gewährleisten.
✨Kommunikationsfähigkeiten
Da ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch gefordert sind, übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Du solltest in der Lage sein, sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Teammitgliedern effektiv zu kommunizieren.
✨Agile Arbeitsweise
Informiere dich über agile Methoden und sei bereit, deine Erfahrungen in einem agilen Umfeld zu teilen. Diskutiere, wie du in Teams gearbeitet hast, um gemeinsam Lösungen zu entwickeln und wie du Feedback in deinen Arbeitsprozess integriert hast.
