Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und optimieren von ETL-Datenpipelines und Datenmodellen für Robotikanwendungen.
- Unternehmen: Wir sind ein innovatives Unternehmen im Bereich Data Engineering mit Fokus auf Robotik.
- Vorteile: Attraktive Vergütung und flexible Arbeitszeiten in einem dynamischen Team.
- Weitere Informationen: Erfahrung mit Cloud-Technologien wie AWS oder Azure ist erforderlich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik durch hochwertige Datenlösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung im Data Engineering und sehr gute Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 105000 € pro Jahr.
Deine Mission & Herausforderungen
- Du entwirfst, implementierst und pflegst skalierbare ETL-Datenpipelines.
- Du entwickelst und optimierst Datenmodelle für Anwendungen in der Robotik.
- Du stellst Datenqualität, Governance und Sicherheit über alle Plattformen hinweg sicher.
- Du entwickelst Daten-Workflows unter Verwendung skalierbarer Verarbeitungstechnologien, Streaming und Datenkuratierung.
- Du arbeitest eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um hochwertige Datensätze bereitzustellen.
- Du bewertest und integrierst neue Technologien und Best Practices im Bereich Data Engineering.
Auf was können wir uns freuen
- Ein Masterabschluss in Informatik, Informationssystemen oder einem verwandten Fachbereich.
- Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder in verwandten Bereichen.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; Erfahrung mit Java oder Scala in Big-Data-Frameworks ist ein Plus.
- Erfahrung mit modernen Daten-Technologien wie Spark, Kafka und Airflow sowie mit NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB).
- Cloud-Kompetenz (AWS, Azure oder GCP) und Erfahrung mit Data Lake- oder Data-Warehouse-Lösungen.
- Gute Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung mit Docker und Kubernetes.
- Ausgeprägte Problemlösungs- und Debugging-Fähigkeiten.
- Du arbeitest selbstständig und zuverlässig im Team.
- Du beherrschst die englische Sprache perfekt und sprichst idealerweise auch sehr gut Deutsch.
AI Data Engineer (Mensch) Arbeitgeber: NEURA Robotics
Unser Unternehmen bietet eine spannende Möglichkeit, an der Schnittstelle von Datenengineering und Robotik zu arbeiten. Wir fördern Innovation und bieten flexible Arbeitszeiten sowie ein attraktives Gehalt. Unser Team besteht aus Experten, die gemeinsam an zukunftsweisenden Projekten arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Data Engineer (Mensch) 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 NEURA Robotics 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 AI Data Engineer (Mensch) 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 AI Data Engineer (Mensch) bei NEURA Robotics gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NEURA Robotics 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 NEURA Robotics entscheidend sein!
