Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines mit Azure und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das datengetriebene Lösungen bietet.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und gezielte Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Offene Teamkultur, in der deine Ideen geschätzt werden.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: 2-5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, gute SQL- und Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wir digitalisieren Entscheidungen mit Daten – möchten Sie sich beteiligen? Wir gestalten die datengestützte Zukunft unserer Kunden mit skalierbaren, sicheren und automatisierten Azure-Plattformen. Als Professional Data Platform Engineer sind Sie verantwortlich für komplexe Datenpipelines: von der Zero-ETL-Replikation operativer Daten (Spiegelung) bis hin zu Delta Lake-basierten Lakehouses. Unsere Vision: Selbstbedienungsdatenzugang für alle Abteilungen, unterstützt durch DataOps und Governance.
Aufgaben & Verantwortlichkeiten:
- Planung, Entwicklung und Wartung robuster Batch- und Streaming-Pipelines mit Azure Data Factory, MS Fabric und Databricks
- Integration neuer Azure-Funktionen wie Spiegelung (Zero ETL), Delta Live Tables und Unity Catalog für zentrale Governance
- Automatisierung von Bereitstellungen und Tests mithilfe von CI/CD (Azure DevOps oder GitHub Actions) und Infrastruktur als Code (Bicep/Terraform)
- Sicherstellung der Datenqualität, -herkunft und -sicherheit – unter Verwendung von Microsoft Purview und rollenbasiertem Zugriffskontrolle
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Produktverantwortlichen und Kunden zur Übersetzung von Anforderungen in skalierbare Datenlösungen
- Bewertung neuer Dienste wie Lakeflow oder Microsoft Fabric für produktive Nutzung
Was wir Ihnen bieten:
- Flexible Arbeitszeiten: Vertrauensbasierte Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und Remote-Arbeit möglich (Wohnsitz in Deutschland)
- Modernste Technologie-Stack: Arbeiten mit Fabric, Delta Lake, Databricks, Spiegelung – ideal für technikaffine Junioren
- Zielgerichtete Weiterbildung: Arbeitsstunden für Schulungen, Zertifizierungen und Mentoring
- Innovationsraum: Möglichkeit, neue Tools und Frameworks zu testen und Prototypen zu entwickeln
- Diversität & Inklusion: Wir begrüßen alle Bewerber und fördern ein inklusives Umfeld; Ihre Ideen sind uns wichtig
- Echter Einfluss: Sie können Technologieentscheidungen mitgestalten und Ihre Ideen direkt in Produkt-Roadmaps einbringen
Wenn Sie Verantwortung übernehmen möchten, gerne mit der neuesten Azure-Technologie arbeiten und eine offene, lernorientierte Teamkultur schätzen, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!
Anforderungen:
- 2–5 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering, vorzugsweise mit Azure Data Services (Data Factory, Databricks, MS Fabric)
- Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse; Erfahrung mit Delta Lake, Streaming (Event Hubs, Kafka) und Datenmodellierung
- Kenntnisse in CI/CD- und DevOps-Prozessen sowie Cloud-Sicherheit und Governance
- Lösungsorientiertes Denken, starke Kommunikationsfähigkeiten und Bereitschaft, Neues zu lernen
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
AzureData Engineer II - Agentic AI Platform Arbeitgeber: paiqo GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Flexibilität und persönliche Entwicklung setzt. Mit modernster Technologie und einem starken Fokus auf Weiterbildung fördern wir eine lernorientierte Kultur, in der Ihre Ideen geschätzt werden. Zudem haben Sie die Chance, technische Strategien zu gestalten und Verantwortung in einem schnell wachsenden Team zu übernehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AzureData Engineer II - Agentic AI Platform erhalten könntest
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an der Azure Data Engineer II Position. Wir lieben es, wenn Bewerber Initiative zeigen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit den gängigen Fragen und Herausforderungen im Bereich Data Engineering vertraut. Lass uns zusammen an deinen Fähigkeiten arbeiten, damit du im Interview glänzen kannst!
✨Zeige deine Leidenschaft für Technologie!
Sprich über deine Erfahrungen mit Azure, Databricks und anderen Tools, die wir verwenden. Lass uns deine Begeisterung für innovative Lösungen und Datenmanagement spüren – das wird Eindruck hinterlassen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AzureData Engineer II - Agentic AI Platform mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du mit deiner Bewerbung startest, schau dir unsere Website und die Stellenbeschreibung genau an. Verstehe, was wir tun und wie du ins Team passt. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei du selbst:In deinem Anschreiben solltest du authentisch sein. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserer offenen Teamkultur passen.
Betone deine Skills:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Azure Data Services, SQL und Python klar hervorhebst. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit komplexe Datenpipelines entwickelt hast und welche Tools du dabei verwendet hast.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei paiqo GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Azure-Welt
Mach dich mit den spezifischen Azure-Diensten vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure Data Factory, Databricks und MS Fabric. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie diese Technologien zusammenarbeiten, um robuste Datenpipelines zu erstellen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in SQL, Python und CI/CD-Prozessen demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Frage nach den aktuellen Projekten oder Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Betone deine Bereitschaft, neue Technologien und Tools zu lernen. In einem sich schnell entwickelnden Bereich wie Data Engineering ist es wichtig, flexibel und anpassungsfähig zu sein. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten erlernt hast und wie du dies in Zukunft tun möchtest.
