Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege unsere Datenplattform für innovative Bauprojekte.
- Unternehmen: GROPYUS, ein technologieorientiertes Bauunternehmen mit Fokus auf Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Aktienoptionen und die Möglichkeit, einen echten Unterschied zu machen.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines internationalen Teams und bring deine Einzigartigkeit ein.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Bauens und leiste einen Beitrag zur Nachhaltigkeit.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Python, Datenbanken und modernen DevOps-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
GROPYUS ist ein technologieorientiertes Bauunternehmen, das sich auf den Bau von mehrstöckigen Wohngebäuden konzentriert. Dank seines vorgefertigten Bausystems mit verschiedenen Designoptionen, industrieller Fertigung außerhalb des Standorts und vollständig digitalisierten Prozessen stellt das Unternehmen erstrebenswerte, nachhaltige und erschwingliche Wohnungen mit Holzbauweisen her. GROPYUS nutzt skalierbare Bau- und Fertigungslösungen, um einen zukünftigen Markt zu erschließen, die Innovationskraft Europas zu stärken und gleichzeitig eine wesentliche Rolle bei der Verbesserung der Nachhaltigkeit zu spielen.
Wir erweitern unser Data Platform Team innerhalb der Gropyus Tech-Abteilung. Unser Plattformteam ist verantwortlich für die Funktionen und den Betrieb unserer internen Plattform, dem Gropyus Data Fabric. Unser Team arbeitet mit Experten aus verschiedenen Bereichen wie Digital Building Planning und Automation, Produktoperationen, Nachhaltigkeit, KI, IoT, Bauingenieuren, Architekten, Logistikexperten und Softwaretechnik zusammen, um komplexe Herausforderungen im Zusammenhang mit dem End-to-End-Prozess für Planung, Bau und Betrieb eines Gebäudes zu lösen.
Als Teil der Data Platform Organisation werden Sie:
- Kernkomponenten der Datenplattform entwerfen, bauen und warten, einschließlich Ingestion-Frameworks, Transformationspipelines und Datenspeicherschichten.
- Datenzuverlässigkeit durch Überwachung, Alarmierung, SLAs und Datenqualitätsprüfungen besitzen und verbessern.
- Mit Fachexperten und Softwareingenieuren zusammenarbeiten, um Datenbedürfnisse zu verstehen und hochwertige Datensätze über verwaltete Datenpipelines bereitzustellen.
- Zu Initiativen beitragen, um unser Datenökosystem zu modernisieren oder zu skalieren (einschließlich Abfrageoptimierung, Schema-Design, Analytik usw.).
- Best Practices und Strenge in der Entwicklung einhalten, einschließlich Dokumentation, Tests und Validierung.
Über Sie:
- Erfahrung mit einem ähnlichen Tech-Stack: Programmiersprachen wie Python oder Kotlin, Datenbanken wie Postgres, BigQuery, Graph DB, Tools wie Kubernetes, Docker, Terraform, Dagster, DBT.
- CI/CD: Azure Devops.
- Beobachtungs- und Überwachungstools: Grafana, Honeycomb.
- Fähigkeit, Arbeiten gemäß Anweisungen mit Anleitung von Senior Engineers oder Führungskräften abzuschließen.
- Erfahrung in der Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Pipeline-Gesundheit, Plattformfunktionen und Tests zur Prävention und Handhabung.
- Erfahrung in der Erstellung, dem Betrieb und der Skalierung datenintensiver reaktiver Verarbeitungs-Pipelines von Ende zu Ende, einschließlich Ingestion, Speicherung und Orchestrierung.
- Erfahrung in der Einhaltung von Best-Practice-Richtlinien in der Daten- und Softwaretechnik, einschließlich Überwachung und Beobachtung.
Optionale Erfahrung:
- Maschinenlernen und KI-Agenten.
- Datenbankadministration.
Was wir bieten:
- Seien Sie Teil von etwas Großem: Sie möchten etwas verändern? Kommen Sie an Bord. Bei GROPYUS haben wir die Mission, eine gesamte Branche neu zu denken.
- Es liegt an Ihnen: Wir bieten eine enorme Verantwortung und Raum, um sich zu entfalten - auf allen Ebenen unserer Organisation.
- Fokussieren Sie sich auf Ergebnisse: Sie entscheiden, ob Sie von zu Hause, einem Park oder dem Büro aus arbeiten.
- Bringen Sie Ihre Einzigartigkeit ins Team: Innovation erfordert Vielfalt im Denken.
- Seien Sie ein Eigentümer: Nehmen Sie am Erfolg von GROPYUS durch Aktienoptionen teil.
Wir können es kaum erwarten, Sie kennenzulernen. Für weitere Informationen besuchen Sie bitte unsere Website, und wenn Sie Fragen haben, kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail.
Data Engineer (all genders) Arbeitgeber: Pegel
Forto ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der digitalen Transformation in der Logistik zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum fördert das Unternehmen eine Kultur der Exzellenz, in der innovative Ideen geschätzt werden. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, einer offenen Kommunikationskultur und der Chance, ihre Fähigkeiten in einem dynamischen, technologiegetriebenen Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (all genders) erhalten könntest
✨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 Pegel 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 (all genders) 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 (all genders) bei Pegel gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pegel 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 Pegel entscheidend sein!
