Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenplattformen und Pipelines für KI-gestützte Anwendungen.
- Unternehmen: Wachsendes SaaS-Unternehmen mit innovativem Engineering-Team.
- Vorteile: Bis zu 65.000 € p.a., flexible Arbeitszeiten und 30 Tage Urlaub.
- Weitere Informationen: Hohe Homeoffice-Anteile und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 2–3 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in Python, SQL und Spark.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 39000 - 91000 € pro Jahr.
Für einen Klienten aus dem Bereich SaaS suchen wir aktuell einen Data Engineer (m/w/d) zur Verstärkung eines wachsenden Engineering-Teams (von 10 auf 11). Du arbeitest an skalierbaren Datenplattformen und Datenpipelines mit direktem Bezug zu KI-nahen Use Cases, keine Reporting-, keine Analystenrolle.
Deine Aufgaben:
- Entwicklung datenbasierter Logiken für moderne Contact-Center-Plattformen
- Aufbau & Weiterentwicklung von Datenmodellen und Pipelines (Python, Databricks)
- Implementierung von ETL- und Streaming-Prozessen für KI-gestützte Kundeninteraktionen
- Integration von Datenquellen & APIs (u. a. Contact Center / Conversational AI)
- Sicherstellung von Datenqualität, Performance und Skalierbarkeit
- Enge Zusammenarbeit mit internen Tech- und Fachteams
Dein Profil:
- 2–3 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in vergleichbaren Engineering-Rollen
- Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Spark und Datenmodellierung
- Erfahrung mit Databricks und cloudbasierten Datenplattformen wünschenswert
- Erste Berührungspunkte mit generativer KI & Prompting von Vorteil
- Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise & Team-Mindset
Deine Benefits:
- Bis zu 65.000 € p.a.
- Flexible Arbeitszeiten & hoher Homeoffice-Anteil
- Freie Hardwarewahl inkl. Smartphone
- Individuelle Weiterbildungs- & Schulungsangebote
- 30 Tage Urlaub
- Business Bike, Sport- & Gesundheitsangebote, Workation uvm.
Wir freuen uns sehr auf Deine Bewerbung!
Data Engineer (m/w/d) in Köln Arbeitgeber: Qwantix Recruitment GmbH
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Köln, die es Data Engineers ermöglicht, an spannenden KI-nahen Projekten zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einer hohen Homeoffice-Quote und individuellen Weiterbildungsangeboten fördern wir das persönliche Wachstum unserer Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von attraktiven Zusatzleistungen wie einem Business Bike und umfangreichen Sport- und Gesundheitsangeboten, die zu einer ausgewogenen Work-Life-Balance beitragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/d) in Köln erhalten könnten
✨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 Qwantix Recruitment GmbH 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 (m/w/d) in Köln 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 (m/w/d) in Köln bei Qwantix Recruitment GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Qwantix Recruitment GmbH 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 Qwantix Recruitment GmbH entscheidend sein!
