Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Datenarchitektur und löse Pipeline-Probleme mit innovativen Lösungen.
- Unternehmen: Quest One, ein globaler Vorreiter in der PEM-Elektrolyse und Teil der Volkswagen Group.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, persönliche Weiterentwicklung, attraktive Mitarbeiterrabatte und ein Buddy-Programm.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines inklusiven Teams, das Vielfalt schätzt und Chancen für alle bietet.
- Warum dieser Job: Trage aktiv zur Reduzierung von Treibhausgasen und zur Energiewende bei.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und Erfahrung im Databricks-Ökosystem.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Quest One ist ein globaler Vorreiter in der PEM-Elektrolyse.
Unser Ziel ist klar: Wir wollen mit unseren Elektrolyseuren einen entscheidenden Beitrag zur Reduzierung von Treibhausgasen leisten.
Seit unseren Anfängen als Wissenschaftsprojekt im Jahr 1997 sind wir gewachsen – heute sind wir ein Tochterunternehmen von Volkswagen Group mit rund 500 Mitarbeitenden an drei Standorten weltweit.
Unsere Mission : Klimaschutz vorantreiben und die Energiewende aktiv gestalten. Bist du bereit, uns auf diesem Weg zu begleiten?
Unser Ziel: 1 % der weltweiten Treibhausgase bis 2050 einsparen. Quest One.
- Fachliche Konzeption, Neugestaltung (Rework) und Steuerung der logischen Datenarchitektur innerhalb der zentralen Databricks-Plattform.
- Identifikation und Lösung bestehender Pipeline-Probleme sowie die schrittweise Ablösung von fehleranfälligem Custom-Code durch robuste Databricks-Standardfunktionen.
- Zentrale Verwaltung, Harmonisierung und Dokumentation von Datenmodellen für kritische Use Cases (z. B. S450, ME450, MHP Sirius).
- Fachliche Unterstützung und Anleitung der Data Engineers und Data Scientists bei der Implementierung robuster, skalierbarer Pipelines und Datenmodelle.
- Enge Zusammenarbeit mit IT und OT zur Definition des Zielbildes für die Datenarchitektur bei Quest One.
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
- Mehrjährige, fundierte Berufserfahrung als Data Architect, Analytics Engineer oder Senior Data Engineer mit starkem Fokus auf Databricks-Ökosysteme.
- Nachweisbare Erfolge in der Stabilisierung kritischer Daten-Pipelines.
- Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise und die Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge verständlich an Stakeholder zu kommunizieren.
- Eigenverantwortliches Mindset, um kritische Themen (z. B. Datenqualität und SLAs für Reports) proaktiv voranzutreiben.
- OWNERSHIP
- Wir wachsen gemeinsam mit Quest One und du kannst aktiv Verantwortung übernehmen.
- ONE TEAM
- Ein starkes Team, das zusammenhält und die Zukunft gestaltet.
- LEARNING
- Persönliches Wachstum steht bei uns im Fokus – mit zahlreichen Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
- Flexibles Arbeiten für eine gute Work-Live-Balance.
- Regelmäßige Updates und transparente Kommunikation in unseren Town-Hall-Meetings.
- Buddy-Programm im Onboarding.
- Zuschuss fürs tägliche Mittagessen.
- Attraktive Mitarbeiterrabatte bei Corporate Benefits und Future Bens.
- Getränke, Obst und das
Job Rad für einen grünen Arbeitsweg.
Du willst gemeinsam mit uns die Zukunft gestalten?
Dann bewirb dich jetzt bei
Quest One und werde Teil eines Teams, das wirklich etwas bewegt.
Bei
Quest One suchen wir Menschen, die die Zukunft aktiv mitgestalten wollen.
Dabei zählt für uns nur dein Talent und deine Motivation – Herkunft, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Alter oder Behinderung spielen keine Rolle.
Unsere Vielfalt macht uns stärker, kreativer und erfolgreicher.
Gemeinsam wachsen wir als Team in einem inklusiven und nachhaltigen Umfeld, in dem Diskriminierung keinen Platz hat.
Werde Teil eines globalen Unternehmens, das Diversität lebt und sich für Chancengleichheit einsetzt.
Data Architect (w/m/d) Arbeitgeber: Quest One
Quest One ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, aktiv Verantwortung zu übernehmen und gemeinsam mit einem starken Team die Zukunft der Energiebranche zu gestalten. Mit einem klaren Fokus auf persönliches Wachstum und zahlreichen Entwicklungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen eine inklusive und nachhaltige Arbeitsumgebung, in der Vielfalt geschätzt wird. Flexible Arbeitszeiten, transparente Kommunikation und attraktive Zusatzleistungen wie ein JobRad und tägliche Essenszulagen machen Quest One zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die einen bedeutenden Beitrag zur Reduzierung von Treibhausgasen leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Architect (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 Quest One 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 Architect (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 Data Architect (w/m/d) bei Quest One gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Quest One 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 Quest One entscheidend sein!
