Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team zur Entwicklung innovativer Datenprodukte und optimiere Datenpipelines.
- Unternehmen: Publicis Sapient, ein führender Partner für digitale Transformation.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Lernmöglichkeiten und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und führe ein dynamisches Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Führungskompetenz erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Publicis Sapient ist ein Partner für digitale Transformation, der etablierten Organisationen hilft, ihren zukünftigen, digital unterstützten Zustand zu erreichen, sowohl in der Art und Weise, wie sie arbeiten, als auch in der Art und Weise, wie sie ihre Kunden bedienen. Wir helfen, Werte durch eine Start-up-Mentalität und moderne Methoden freizusetzen, indem wir Strategie, Beratung und Kundenerfahrung mit agiler Technik und kreativen Problemlösungen verbinden. Vereint durch unsere Kernwerte und unser Ziel, Menschen in der mutigen Verfolgung des Nächsten zum Gedeihen zu verhelfen, kombinieren unsere über 20.000 Mitarbeiter in 53 Büros weltweit Erfahrungen in Technologie, Datenwissenschaften, Beratung und Kundenorientierung, um die Geschäfte unserer Kunden zu beschleunigen, indem wir die Produkte und Dienstleistungen entwerfen, die ihre Kunden wirklich schätzen.
Als Data Engineering Manager werden Sie ein Team leiten und Technologieprodukte erstellen, die den Menschen die beste Erfahrung bieten, die sie je hatten. Wir suchen einen Führer mit einer starken Leidenschaft für Technologie und Menschen, der motiviert ist, herausragende Produkte zu entwickeln. Der ideale Kandidat bringt tiefgehende technische Expertise in mehreren Technologien, eine starke Erfolgsbilanz in der Lieferung und nachweisliche Erfahrung im Aufbau und in der Leitung von leistungsstarken Ingenieurteams mit.
Verantwortlichkeiten:
- Entwurf, Implementierung und Test von Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Datenspeicherlösungen
- Aufbau und Wartung skalierbarer, zuverlässiger und leistungsstarker Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten
- Arbeiten mit Big-Data-Technologien und verteilten Systemen zur Verarbeitung und Transformation großer Datensätze
- Zusammenarbeit mit Datenmodellierern, Datenwissenschaftlern und Lösungsarchitekten, um effiziente Datenflüsse und optimale Speicherung sicherzustellen
- Partnerschaft mit Datenwissenschaftlern und Analysten zur Bereitstellung sauberer, gut strukturierter und zugänglicher Daten
- Koordination mit Integrationsteams und Datenquellenbesitzern für eine reibungslose Datenaufnahme aus mehreren Systemen
- Automatisierung von Bereitstellungen und Umweltmanagement für Datenplattformen
- Erstellung und Unterstützung von APIs und Datenservices für interne und externe Verbraucher
- Sicherstellung, dass Lösungen Anforderungen an Skalierbarkeit, Leistung, Datenqualität und Governance erfüllen
Qualifikationen:
- Praktische Erfahrung mit ETL/ELT-Design und -Implementierung
- Vertrautheit mit Big-Data-Ökosystemen (z.B. Spark, Hadoop, Kafka, Flink)
- Erfahrung mit einer oder mehreren Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP) und modernen Datenengineering-Tools (z.B. Databricks, Snowflake, BigQuery, Synapse)
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java
- Solides Verständnis von SQL und Erfahrung mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken
- Erfahrung mit Datenmodellierung, Schema-Design und Datenpartitionierungsstrategien
- Kenntnis von Workflow-Orchestrierungstools (z.B. Airflow, Data Factory) ist von Vorteil
- Erfahrung mit Versionskontrolle (z.B. Git) und CI/CD-Praktiken
- Vertrautheit mit agilen Entwicklungsmethoden und Grundlagen des Testmanagements
- Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige Erfahrung)
- Über 6 Jahre Berufserfahrung im Bereich Datenengineering oder verwandten Rollen
- Starke Teamarbeit, Kommunikations-, analytische Denk- und Problemlösungsfähigkeiten
- Fließend in Deutsch, sowohl mündlich als auch schriftlich
- Neugier und Antrieb, kontinuierlich zu lernen, sich anzupassen und Wissen zu teilen
- Hintergrund im Energiesektor und Rohstoffen oder im Finanzdienstleistungssektor ist von Vorteil
Zusätzliche Informationen:
- Ein inklusiver Arbeitsplatz, der Vielfalt und Zusammenarbeit fördert.
- Zugang zu fortlaufenden Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket.
- Flexibilität zur Unterstützung der Work-Life-Balance.
- Umfassende Gesundheitsleistungen für Sie und Ihre Familie.
- Großzügige bezahlte Freizeit und Feiertage.
- Wellness-Programm und Mitarbeiterunterstützung.
Im Rahmen unseres Engagements für eine inklusive und vielfältige Belegschaft verpflichtet sich Publicis Sapient zur Chancengleichheit ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, nationale Herkunft, Ethnizität, Geschlecht, geschützten Veteranenstatus, Behinderung, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder Religion. Wir sind auch verpflichtet, angemessene Vorkehrungen für qualifizierte Personen mit Behinderungen und behinderten Veteranen in unseren Bewerbungsverfahren zu treffen.
Data Engineer - Manager/Specialist Arbeitgeber: Publicis Media
Als Arbeitgeber im Bereich Growth & New Business bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und internationalen Agenturnetzwerk zu arbeiten, das großen Wert auf persönliche Entwicklung und kontinuierliches Lernen legt. Unsere flachen Hierarchien und flexiblen Arbeitszeiten fördern ein kreatives und verantwortungsvolles Arbeitsumfeld, während unser Teamgeist und zahlreiche Gesundheitsangebote für ein positives Miteinander sorgen. Mit modernen Büroräumlichkeiten in zentraler Lage und der Integration neuester Technologien wie KI-Tools bist du bestens ausgestattet, um deine Karriere voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Manager/Specialist 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 Publicis Media 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 - Manager/Specialist 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 - Manager/Specialist bei Publicis Media gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Publicis Media 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 Publicis Media entscheidend sein!
