Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und automatisiere Big Data Lösungen in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Globaler Marktführer im Bereich Lotterietechnologie mit starkem Kundenfokus.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und beeinflusse die Zukunft der Lotterietechnologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Systemadministration, Python und SQL; Problemlösungsfähigkeiten sind ein Plus.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
- Level : 3-5 years’ experience
- Language : English
- Type of work : Full-time; Remote/hybrid (Warsaw)
As a Data Dev Ops Engineer, you will serve as a platform expert responsibile for the design, development, automation, testing, support and administration of the Enterprise Infrastructure for Big Data and Fast Data processing.
Requirements
- Background in computer science, engineering, physics, mathematics or equivalent
- Strong background in system administration and shell scripting
- Strong hands on experience with Python, SQL
- Strong problem-solving skills
- Eagerness to learn new approaches and technologies
- Nice to have
- Experience with Azure cloud services
- Experience with Databricks and Spark.
- Experience with administration of large clusters
- Experience with Private endpoint configuration
- Understanding of modern Big Data technologies (Hadoop, Spark, Kafka, No SQL)
- Experience with virtualization
- Experience with containerization (Docker, Kubernetes)
- Experience with CI/CD tools
- Experience with Infrastructure as code
- Experience with configuration or infrastructure management tools
Responsibilities
- Communicate effectively with technical and non-technical stakeholders.
- Support and host discussions within a multidisciplinary team, with potentially difficult dynamics.
- Be an advocate for the team externally, and can manage differing perspectives.
- Understand and help teams to apply a range of techniques for data profiling.
- Source system analysis from a different sources.
- Bring multiple data sources together in a conformed model for analysis.
- Establish enterprise-scale data integration procedures across the data development life cycle, and ensure that teams adhere to them.
- Manage resources to ensure that data services work effectively at an enterprise level.
- Identify areas of innovation in data tools and techniques, and recognise appropriate timing for adoption.
- Establish standards, keep them up to date and ensure adherence to them.
- Keep abreast of best practice in industry.
- Understand the concepts and principles of data modelling and can produce relevant data models.
- Recognise opportunities for the reuse and alignment of data models in different organisations.
- Design the method to categorise data models within an organisation.
- Design an appropriate metadata repository and present changes to existing metadata repositories.
- Understand a range of tools for storing and working with metadata.
- Provide oversight and advice to more inexperienced members of the team.
- Ensure that the most appropriate actions are taken to resolve problems as they occur.
- Co-ordinate teams to resolve problems and to implement solutions and preventative measures.
- Use agreed standards and tools to design, code, test, correct and document moderate-to-complex programs and scripts from agreed specifications and subsequent iterations.
- Collaborate with others to review specifications where appropriate.
- Show a thorough understanding of the technical concepts required for the role, and can explain how these fit into the wider technical landscape.
- Review requirements and specifications, and define test conditions.
- Identify issues and risks associated with work.
- Analyse and report test activities and results.
- Client
A global leader with a sharp focus on lottery solutions.
A confident step forward building on a long history of delivering safe and secure technology, demonstrating strong commitment to customers as a dedicated lottery service provider.
Leveraging collective insight, experience, and expertise to create reliable and engaging solutions that help lottery clients achieve objectives, meet player needs, and deliver meaningful benefits to communities.
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Data DevOps Engineer Arbeitgeber: PTT Consulting
Als Data DevOps Engineer in unserem Unternehmen profitieren Sie von einer dynamischen und unterstützenden Arbeitsumgebung, die Innovation und kontinuierliches Lernen fördert. Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich Big Data und Fast Data zu arbeiten, während Sie von flexiblen Arbeitsmodellen in Warschau profitieren. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf Teamarbeit, persönliche Entwicklung und die Förderung Ihrer Karriere durch gezielte Schulungen und Mentoring-Programme.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data DevOps Engineer 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 PTT Consulting 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 DevOps Engineer 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 DevOps Engineer bei PTT Consulting gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PTT Consulting 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 PTT Consulting entscheidend sein!
