Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwicklung und Wartung von Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks.
- Unternehmen: Wir gestalten die datengestützte Zukunft unserer Kunden mit automatisierten Azure-Plattformen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und gezielte Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten Sie mit einem modernen Technologie-Stack in Deutschland.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie Technologieentscheidungen und tragen Sie aktiv zu Produkt-Roadmaps bei.
- Qualifikationen: 2-5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, insbesondere mit Azure Data Services.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € 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: Selbstbedienungsdatenzugriff 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 Deployments 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 Einsteiger
- 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
- Reale Einflussnahme: 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
Das Unternehmen bietet ein modernes Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten und einer innovativen Technologie-Stack. Die Mitarbeiter haben die Möglichkeit, neue Tools zu testen und an Schulungen teilzunehmen. Das Team fördert Vielfalt und Inklusion und schätzt die Ideen aller Mitarbeiter.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AzureData Engineer II - Agentic AI Platform 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 paiqo GmbH 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 AzureData Engineer II - Agentic AI Platform 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 AzureData Engineer II - Agentic AI Platform bei paiqo GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei paiqo GmbH 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 paiqo GmbH entscheidend sein!
