Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Datenprojekte auf Azure und entwickle zukunftsweisende Strategien.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das Entscheidungen mit Daten digitalisiert.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernste Technologien und gezielte Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Offene Teamkultur, die Vielfalt und Inklusion fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite mit den neuesten Azure-Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Data Engineering und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wir digitalisieren Entscheidungen mit Daten – möchten Sie sich beteiligen? Als Lead Data Platform Engineer definieren Sie die technische Vision und Strategie für datengestützte Plattformen auf Azure. Sie koordinieren mehrere Projekte, entwickeln Referenzarchitekturen und stellen Governance, Compliance und Nachhaltigkeit sicher. Mit Ihrem Fachwissen tragen Sie dazu bei, dass unsere Lösungen die beste Grundlage für KI- und Analyseinitiativen bieten.
Aufgaben & Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung und Implementierung der Lakehouse-Strategie: Definition von Standards, Roadmaps und Best Practices für Fabric, Delta Lake, Mirroring und Unity Catalog
- Cross-Projekt-technisches Management: Harmonisierung von Architekturen, Ressourcenmanagement, Überwachung von Qualitätsstandards und Kosten
- Bewertung innovativer Azure-Funktionen (LakeFlow, KI-gestützte Pipeline-Designer, Fabric-Integrationen) für produktive Nutzung
- Durchführung von Risiko- und Compliance-Bewertungen; Verantwortung für Datenschutz, Sicherheit und Governance
- Führung und Coaching von Teams; Aufbau einer lernorientierten Kultur
- Aktive Teilnahme an Pre-Sales und strategischer Beratung; Präsentation von Lösungen für C-Level-Stakeholder
Was wir Ihnen bieten:
- Flexible Arbeitszeiten: Vertrauensbasierte Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und Remote-Arbeit möglich (Wohnsitz in Deutschland)
- Modernster Technologiestack: Arbeiten mit Fabric, Delta Lake, Databricks, Mirroring – ideal für technikaffine Junioren
- Zielgerichtete Weiterbildung: Arbeitsstunden für Schulungen, Zertifizierungen und Mentoring
- Innovationsraum: Möglichkeit, neue Tools und Frameworks zu testen und Proof-of-Concepts zu entwickeln
- Diversität & Inklusion: Wir begrüßen alle Bewerber und fördern ein inklusives Umfeld; Ihre Ideen sind uns wichtig
- Einfluss auf die Führung: Sie gestalten technische Strategien, etablieren Governance-Prozesse und treiben Innovationen in einem schnell wachsenden Team voran
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:
- 7+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Architektur von Cloud-Datenplattformen; nachgewiesene Führungserfahrung
- Expertenwissen über Lakehouse-Architekturen, Mirroring, Delta Lake, Fabric und Governance
- Strategisches Denken, Change Management und Stakeholder-Management
- Fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse; herausragende Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
- Leidenschaft für Diversität und Inklusion sowie die Bereitschaft, eine inklusive Kultur zu fördern
Lead Azure Data Engineer - 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 Ihre Karriere als Lead Azure Data Engineer und schaffen eine inklusive Kultur, in der Ihre Ideen geschätzt werden. Genießen Sie die Vorteile von hybriden Arbeitsmodellen und gestalten Sie aktiv die technische Strategie in einem wachsenden Team.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead Azure Data Engineer - 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 Lead Azure Data Engineer - 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 Lead Azure Data Engineer - 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!
