Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln von ETL-Pipelines und Datenlösungen unter Verwendung von Cloud-Technologien wie Spark und Glue.
- Unternehmen: Onapsis bietet Cybersecurity-Lösungen für geschäftskritische Anwendungen, einschließlich SAP und Oracle.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung und Anreize sowie eine Kultur der Teamarbeit und hohen Leistung.
- Weitere Informationen: Die Position ist hybrid, daher müssen Kandidaten nach Heidelberg pendeln können.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie die Zukunft des Schutzes kritischer Anwendungen in einem hybriden Arbeitsumfeld in Heidelberg.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer mit Kenntnissen in AWS und ETL/ELT-Frameworks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Die kritischsten und gefährdeten Geschäftsanwendungen der Welt wurden viel zu lange vernachlässigt. Onapsis beseitigt diesen blinden Fleck, indem es Cybersicherheitslösungen für geschäftskritische Anwendungen bereitstellt. Ob vor Ort, in der Cloud oder in einer hybriden Umgebung, Onapsis hilft fast 30 % der Forbes Global 100, die Bedrohungen und Risiken in ihren SAP- und Oracle-Landschaften zu verstehen. Wir suchen einen Senior Data Engineer, der unserem mission-orientierten Team beitritt. Diese Rolle ist ideal für erfahrene Dateningenieure mit nachweislicher Erfahrung im Entwerfen skalierbarer Datenpipelines, der Nutzung von Cloud-Technologien und dem Beitrag zu hochwirksamen Cybersicherheitslösungen.
Sie sind verantwortlich für den Aufbau leistungsstarker ETL-Frameworks, die Optimierung von Datenplattformen und den direkten Beitrag zur Verbesserung der Bedrohungserkennung, Reaktion und Behebungskapazitäten unserer Kunden.
Was Sie tun werden:
- Architektur und Design skalierbarer Datenlösungen: Entwurf/Entwicklung/Wartung von Data Lakehouse-Lösungen (Iceberg/Delta Lake/Hudi) unter Anwendung bewährter Branchenpraktiken und Strukturierung/Optimierung der Daten gemäß den Datenzugriffsmustern.
- Datenpipeline-Entwicklung: Implementierung von ETL/ELT-Pipelines mit Cloud-Technologien (Spark/pySpark/Glue, Kinesis Streams/Iceberg), um die Daten in ein Lakehouse zu laden.
- Erweiterte Datenintegration: Entwicklung von Lösungen, die mehrere Datenquellen in Snowflake oder ähnlichen Datenbanken integrieren, um Echtzeitanalysen und Berichterstattung zu ermöglichen.
- AI/ML-Integration: Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Mitentwicklung von KI-gesteuerten Funktionen zur Identifizierung von Mustern und Anomalien in Kundendaten.
- Compliance und Sicherheit: Sicherstellung der Einhaltung von Branchenstandards und sicheren Best Practices durch Implementierung von Daten-Governance-Rahmenwerken.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern: Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um deren Datenbedürfnisse zu verstehen und datengestützte Entscheidungen zu fördern.
- Dateninfrastrukturüberwachung: Kontinuierliche Überwachung, Fehlersuche und Verbesserung von Datenpipelines.
- Führung und Mentoring: Praktische Anleitung und technische Unterstützung für Junior Engineers.
- Dokumentation und Governance: Erstellung umfassender Dokumentationen für Datenarchitektur, Governance und Prozesse.
Qualifikationen:
- 5+ Jahre nachgewiesene Erfahrung als Dateningenieur oder in einer ähnlichen Rolle mit tiefem Verständnis für Datenarchitektur und cloudbasierte ETL/ELT-Frameworks.
- Starke Erfahrung mit AWS (vorzugsweise) oder Azure, insbesondere mit Glue, EMR, S3, Lambda.
- Kenntnisse in Big Data-Technologien wie Apache Spark, Kafka, Hadoop und Databricks.
- Praktische Erfahrung in der Erstellung von Echtzeit-Datenverarbeitungslösungen.
- Fähigkeit, Daten-Lakehouse-Lösungen zu entwerfen und zu verwalten.
- Vertrautheit mit Compliance- und Audit-Anforderungen.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten mit Fokus auf Datenintegrität, Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung mit fortgeschrittenen Datenarchitekturprinzipien.
- Erfahrung mit BI-Tools für Echtzeitanalysen und operative Berichterstattung.
Was wir bieten:
- Eine Rolle, die die Zukunft des Schutzes der kritischsten Anwendungen gestaltet.
- Eine einzigartige Kultur des hohen Erfolgs und der Teamarbeit.
- Finanzielle Sicherheit durch wettbewerbsfähige Vergütung und Anreize.
Der Standort für diese Rolle ist Heidelberg. Dies ist eine hybride Rolle, daher müssen die Kandidaten nach Heidelberg pendeln können.
Senior Data Engineer New Heidelberg, Baden-Württemberg, Germany Arbeitgeber: Onapsis Inc.
Onapsis schützt geschäftskritische Anwendungen, die die globale Wirtschaft antreiben. Das Unternehmen bietet eine einzigartige Kultur mit unterstützenden Kollegen und fördert Innovationen. Der Standort ist Heidelberg, was eine attraktive Umgebung für Fachkräfte bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer New Heidelberg, Baden-Württemberg, Germany 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 Onapsis 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 Senior Data Engineer New Heidelberg, Baden-Württemberg, Germany 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 Senior Data Engineer New Heidelberg, Baden-Württemberg, Germany bei Onapsis Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Onapsis 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 Onapsis Inc. entscheidend sein!
