Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und optimiere Geoinfrastrukturdaten für maximale Effizienz.
- Unternehmen: Zukunftsorientiertes Unternehmen mit Fokus auf digitale Transformation.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenintegration und arbeite an bedeutenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in ähnlicher Rolle.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
Projektziel: Beschaffung und Integration einer zukunftssicheren Standardsoftware zur zentralen, digitalen Verwaltung von Geoinfrastrukturdaten zur Entlastung der Mitarbeitenden und Steigerung der Produktivität.
Kernelemente:
- Höhere Datenqualität: Durchgehende digitale Workflows ohne Systembrüche sowie automatisierte Erfassungs- und Aktualisierungsprozesse.
- Optimierte Systemlandschaft: Ablösung von Redundanzen durch ein zentrales Quellsystem mit konsolidierten Anwendungen und stabilen Schnittstellen (APIs).
- Zukunftsfähigkeit & Sicherheit: Modulare, flexibel erweiterbare Architektur mit automatisierten Abnahmetests und höchsten IT-Sicherheitsstandards.
Projektdetails:
- Laufzeit: -
- Auslastung: Gesamt PT 50 / davon Onsite PT 2 (Frankfurt am Main)
Für dieses Projekt dürfen ausschließlich festangestellte, sozialversicherungspflichtige Mitarbeitende vorgestellt werden.
Aufgaben:
- Konzeption von ETL-Strecken und Datenpipelines zur Datenaufnahme und -verarbeitung im Rahmen projektbezogener Leistungen.
- Architektonische Konzeption von Datenbanken.
- Konzeption und Spezifikation fachlicher und technischer Datenmodelle für die Speicherung von Daten.
- Konzeption von Integrationslösungen aus verschiedenen Datenquellen (u. a. Streams).
- Beratung bei der Ausarbeitung von Data Governance- und Sicherheitsrichtlinien.
- Analyse bestehender Datenbanken und Datenverarbeitungsprozesse.
- Konzeption von Lösungen zur Skalierung von Dateninfrastrukturen unter Berücksichtigung des Operating Models (u.a. DevOps).
- Beratung bei der Definition und Implementierung technischer Datenqualitätsregeln und Validierungsmechanismen in Datenpipelines.
- Umsetzung von fachlichen Datenqualitätsregeln und Validierungsmechanismen in Datenpipelines.
- Konzeption von Testdesigns, Testautomatisierungen und Testfällen für Datenprozesse.
- Durchführung von Deployments und Versionskontrolle in datenverarbeitenden Umgebungen.
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen für Datenprozesse und Datenflüsse im Kontext der erbrachten Projekt- und Beratungsleistungen.
- Beratung im Kontext von Geo- und Infrastrukturdaten.
Must-Have:
- Berufserfahrung als Data Engineer, Data Integration Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle - Erfahrungslevel > 5 Jahre.
- Erfahrung im Aufbau und der Implementierung von Geo-ETL-Strecken zur Verarbeitung und Integration großer Geodatensätze insbesondere mit FME bei der Konzeption, Entwicklung und dem Betrieb von Datenintegrationslösungen - Referenzen: 5.
- Erfahrung in der skriptbasierten Datentransformation im Geodatenumfeld, beispielsweise mit Python, GDAL, DuckDB oder vergleichbaren Technologien - Referenzen: 5.
- Fundierte Projekterfahrung mit PostgreSQL und PostGIS in einer aktiven/gestaltenden Rolle - Erfahrungslevel > 5 Jahre.
- Erfahrung bei der Konzeption, Erstellung und Implementierung von Mappings zur Transformation und Überführung von Daten zwischen unterschiedlichen Datenmodellen im Rahmen von Datenintegrations- und Migrationsvorhaben - Referenzen: 5.
- Erfahrung mit Oracle Datenbanken, insbesondere mit Oracle Spatial - Referenzen: 2.
- Erfahrung bei der Konzeption und Umsetzung von Datensynchronisationslösungen zwischen verschiedenen Systemen - Referenzen: 2.
- Erfahrung in Infrastruktur-, GIS-, Datenintegrations- oder Datenmigrationsprojekten mit hohem Datenvolumen und hohen Qualitätsanforderungen - Erfahrungslevel > 5 Jahre.
- Erfahrung in großen, komplexen Projekten mit mehreren Stakeholdern und Systemlandschaften - Referenzen: 3.
- Erfahrung in der Bewertung und Nutzung von Generative-AI-Anwendungen oder Multi-Agenten-Systemen - Referenzen: 2.
Attraktive Möglichkeiten zur Verkürzung Ihres persönlichen Zahlungszieles. Keine zeitraubende Rechnungserstellung mehr nötig. Schnelle, zuverlässige Honorarzahlung. Projektverträge mittels elektronischer Signatur abschließen.
Data Engineer (m/w/d) in Frankfurt am Main Arbeitgeber: Randstad Deutschland
Unser Unternehmen in Emsdetten bietet Ihnen als Lagerarbeiter (m/w/d) eine hervorragende Arbeitsumgebung mit leistungsgerechter Vergütung und attraktiven Sozialleistungen, einschließlich Urlaubs- und Weihnachtsgeld. Wir fördern eine positive Teamkultur und bieten Ihnen die Möglichkeit, sich beruflich weiterzuentwickeln, während Sie von Sonderkonditionen bei verschiedenen Anbietern profitieren. Bei uns stehen Chancengleichheit und ein respektvolles Miteinander im Vordergrund, was uns zu einem ausgezeichneten Arbeitgeber macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/w/d) in Frankfurt am Main 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 Randstad Deutschland 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 Frankfurt am Main 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) bei Randstad Deutschland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Randstad Deutschland 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 Randstad Deutschland entscheidend sein!
