Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und verwalten Sie ETL-Prozesse mit Azure Data Factory und optimieren Sie Datenprozesse in Databricks.
- Unternehmen: Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich Zahlungssysteme, spezialisiert auf Echtzeit-Zahlungsinfrastrukturen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, private Krankenversicherung und Zugang zu E-Learning-Plattformen werden angeboten.
- Weitere Informationen: Remote, Hybrid oder Büroarbeit sind möglich.
- Warum dieser Job: Diese Rolle bietet die Möglichkeit, innovative Datenlösungen in einer dynamischen Branche zu gestalten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in einer ähnlichen Rolle und Kenntnisse in Python, PySpark und Azure Data Factory sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich Zahlungssysteme, das sich auf die Gestaltung und den Aufbau von Echtzeit-Zahlungsinfrastrukturen, Anwendungen und Dienstleistungen spezialisiert hat. Sie engagieren sich für Innovation und Exzellenz und treiben ständig die Entwicklung von Zahlungslösungen in einer dynamischen und wachsenden Branche voran.
Wir suchen einen hochqualifizierten Data Engineer zur Verbesserung unserer Daten- und Analyseumgebungen. Der erfolgreiche Kandidat wird eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung, Entwicklung und Verwaltung von Datenlösungen spielen, die Cloud-Technologien und Big Data-Frameworks nutzen.
Verantwortlichkeiten:- Erstellen und Verwalten von ETL-Prozessen mit Azure Data Factory zur Automatisierung des Datenflusses zwischen verschiedenen Systemen und Diensten.
- Implementierung von Datenspeicherlösungen mit Azure Data Lake und Cosmos DB, um hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen.
- Entwurf und Optimierung von Datenprozessen in Databricks, Implementierung von Spark-Jobs, die Delta Lake für effiziente Datenverarbeitung und Versionierung nutzen.
- Entwicklung verteilter Datenverarbeitungs-Workflows mit PySpark.
- Aufbau und Pflege von Analysemodellen, die die Möglichkeiten von Delta Lake für bessere Datenqualität und Leistung nutzen.
- Entwicklung von Skripten in Python und PowerShell zur Automatisierung operativer Aufgaben, Bereitstellungen und Überwachung von Daten-Workflows.
- Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams zur Integration von CI/CD-Praktiken mit Azure DevOps und Git zur Versionskontrolle.
- Verwaltung und Optimierung von MS SQL Server-Datenbanken, Schreiben effizienter T-SQL-Abfragen zur Datenmanipulation und Berichterstattung.
- Sicherstellung der Datenintegrität und -sicherheit durch ordnungsgemäße Datenbankmanagementpraktiken.
- Implementierung von Protokollierungs- und Überwachungslösungen zur proaktiven Behebung von Problemen, die Datenanwendungen und -workflows betreffen.
- Durchführung von Ursachenanalysen zu datenbezogenen Problemen und Entwicklung von Lösungen zur Minderung zukünftiger Vorkommen.
- Zusammenarbeit mit Business-Intelligence-Teams zur Erstellung und gemeinsamen Nutzung von Berichten mit Power BI.
- Bereitstellung von Einblicken und Empfehlungen basierend auf Datenanalysen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
- Bevorzugter Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in einer ähnlichen Rolle.
- Beherrschung von Python und PySpark für Datenverarbeitung, Optimierung und Automatisierung.
- Erfahrung mit PowerShell-Skripting und Azure Data Factory.
- Starkes Verständnis von MS SQL Server und T-SQL für Datenbankscripting.
- Vertrautheit mit Databricks, Delta Lake, Azure Data Lake und Cosmos DB.
- Erfahrung mit Versionskontrolle mit Git und CI/CD-Frameworks in Azure DevOps.
- Solide Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Datenprobleme zu beheben.
- Vertrautheit mit DevOps-Methoden, einschließlich Scrum und Agile-Praktiken für die Softwareentwicklung.
- Erfahrung in der Erstellung von Dashboards und Berichten mit Power BI sowie Kenntnisse über Datenverwaltung und bewährte Verfahren zur Datensicherheit.
- Exzellente Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift.
- Remote-, Hybrid- oder Büroarbeitsmöglichkeiten, die Ihrem bevorzugten Arbeitsstil entsprechen.
- Flexible Arbeitszeiten zur Berücksichtigung unterschiedlicher Lebensstile.
- Unterstützung bei Zertifizierungen, Schulungen und Zugang zu erstklassigen E-Learning-Plattformen.
- Private Krankenversicherung, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten ist.
- Individuelle Coaching-Sitzungen und die Möglichkeit zur Teilnahme an akkreditierten Coaching-Programmen.
- Unternehmensveranstaltungen und soziale Aktivitäten im Team.
NTT DATA Rumänien ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und berücksichtigt alle Bewerber unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Staatsbürgerschaft, nationaler Herkunft, Ethnie, Alter, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, genetischen Informationen, körperlichen oder geistigen Behinderungen, Veteranen- oder Familienstand oder einer anderen durch das Gesetz geschützten Eigenschaft. Wir setzen uns dafür ein, ein vielfältiges und integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen.
Data Engineer Arbeitgeber: NTT America, Inc.
NTT DATA Romania bietet eine Vielzahl von Arbeitsmodellen, einschließlich Remote-Optionen. Das Unternehmen fördert individuelle Weiterbildung durch Zertifizierungen und Coaching-Programme. Es engagiert sich für Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz.
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 NTT America, Inc. 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 NTT America, Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NTT America, Inc. 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 NTT America, Inc. entscheidend sein!
