Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte KI-Architekturen und entwickle innovative Datenlösungen für Finanzdienstleistungen.
- Unternehmen: EY, ein globales Unternehmen mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, inspirierende Kollegen und zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit einer steilen Lernkurve und vielfältigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien und forme die Zukunft der Finanzdienstleistungen aktiv mit.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und über drei Jahre Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Are you ready to shape your future with confidence? Gemeinsam die Welt jeden Tag ein bisschen besser machen. Für diesen Anspruch setzen wir bei EY alles in Bewegung und gehen als Team "all in". Schließlich haben wir ein klares Ziel vor Augen: nachhaltigen Wert und Wachstum zu schaffen - für unsere Mandant:innen, Mitarbeitenden und die gesamte Gesellschaft. Unser globales Netzwerk aus rund 400.000 Mitarbeitenden weltweit bietet dir alle Möglichkeiten zu wachsen, dich zu entwickeln, dich zu spezialisieren sowie deine Stärken und Interessen beruflich zu verfolgen. Wir glauben daran, dass der richtige Karriereweg so individuell ist wie du.
Unser Bereich Financial Services fokussiert sich auf Finanzdienstleistungen und unterstützt Banken, Versicherungen und Asset Manager dabei, in einer sich stets verändernden und schnelllebigen Welt erfolgreich zu sein.
Deine Aufgaben
- Konzeptionierung und Implementierung von KI-bereiten Lakehouse-Architekturen mit Delta Lake und dem Medallion-Pattern, Entwurf von Datenmodellen unter Berücksichtigung von Metadaten und einem semantischen Layer, Einführung von Data Mesh und Datenprodukten, Aufbau zuverlässiger Ingestions- und Transformationsprozesse mittels z. B. Auto Loader und/oder Delta Live Tables sowie Integration von Datenqualitätsprüfungen und SLAs.
- Entwicklung von End-to-End-Datenpipelines auf Databricks und ähnlichen Lösungen (bevorzugt mit Erfahrung in Azure), unter Verwendung von PySpark und SQL für Batch- und Streaming-Verarbeitung sowie Implementierung von DataOps-Praktiken inkl. CI/CD, automatisierten Tests und Deployment-Strategien für skalierbare Datenplattformen.
- Integration mit vor- und nachgelagerten Systemen (z. B. Kafka/Confluent, Event Hubs, REST-APIs, ADLS/S3; BI-Tools wie Power BI und Databricks SQL Warehouses), genauso wie Orchestrierung und Aufsatz von Monitoring von Workflows (z. B. Databricks Workflows, Airflow, Azure Data Factory) und FinOps für Cloud Datenplattformen.
- Definition und Konfiguration der Data Governance Funktionalitäten: Kataloge, Schemata, Berechtigungen, Data Lineage, Auditing, Zugriffssteuerung auf Zeilen- und Spaltenebene. Ebenso Anwendung von "Security, Privacy and Compliance by Design" (DSGVO, BaFin-Vorgaben) und Implementierung von SSO/SCIM, Secret Scopes, Netzwerkisolierung/Private Link Verschlüsselung.
- Zusammenarbeit mit Architekten, Analysten und Product Ownern, Dokumentation von Entwürfen, Austausch von Best Practices, Mentoring für Junior Engineers. Zudem Mitarbeit an Angeboten, Accelerators und Unterstützung in der Übergabe in den operativen Betrieb sowie Incident-Behebung.
Dein Skillset
- Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Mathematik, Physik, Statistik, des Ingenieurwesens oder einer anderen Studienrichtung mit technologisch-analytischem Hintergrund und mehr als drei Jahre Erfahrung im Data Engineering auf Cloud-Plattformen.
- Praktisches Verständnis für Data Governance und Datensicherheit in regulierten Umgebungen, ebenso starke Beratungs-, (Software-)Engineering- und Technologiestrategiekompetenzen mit Fokus auf die Umsetzung von Geschäftszielen in skalierbare, zukunftssichere Lösungsarchitekturen für moderne Daten- und Cloud-Plattformen.
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch (mindestens C1-Niveau) und Englisch.
Dein Mindset
- Agil: Du bist der Meinung, dass eine flexible Denkweise genauso wichtig für den Erfolg ist wie Wissen und Fähigkeiten.
- Neugierig: Du bist ambitioniert und engagiert. Wir suchen Menschen, die in Chancen und nicht in Herausforderungen denken und durch gezielte Fragen bessere Lösungen finden.
- Teamorientiert: Du schätzt vielfältige Perspektiven und arbeitest gerne im Team. Wir suchen Menschen, die gemeinsam mit uns etwas erreichen und ein vertrauensvolles Arbeitsumfeld schaffen wollen.
Deine Benefits
Bei EY arbeitest du in leistungsstarken, interdisziplinären Teams mit innovativen Technologien. In einem flexiblen und inklusiven Arbeitsumfeld unterstützen wir dich in deinen unterschiedlichen Lebenssituationen. Inspirierende Kolleg:innen sowie Trainings- und Entwicklungsmöglichkeiten on- und off-the-Job helfen dir dabei, über dich hinauszuwachsen und die Fähigkeiten weiterzuentwickeln, die du zukünftig brauchst. Eine steile Lernkurve ist dir garantiert.
Bei EY leben wir Vielfalt und begrüßen alle Bewerbungen. Sag uns gerne frühzeitig Bescheid, wenn wir dich hinsichtlich eines barrierefreien Bewerbungsprozesses unterstützen können.
Senior Consultant Data Platforms Engineer - Databricks (Financial Services) (w/m/d) Arbeitgeber: Projectstudy
ALTEN Consulting Services GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, individueller Kreativität und modernsten Technologien fördern wir eine Kultur, in der jeder Mitarbeiter geschätzt wird und seine Ideen einbringen kann. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen, attraktiven Gehältern und individuellen Schulungsangeboten, die Ihre Karriere vorantreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Consultant Data Platforms Engineer - Databricks (Financial Services) (w/m/d) 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 Projectstudy 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 Consultant Data Platforms Engineer - Databricks (Financial Services) (w/m/d) 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 Consultant Data Platforms Engineer - Databricks (Financial Services) (w/m/d) bei Projectstudy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Projectstudy 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 Projectstudy entscheidend sein!
