Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle automatisierte Geodatenpipelines und setze innovative räumliche Modelle um.
- Unternehmen: Futuristisches Unternehmen mit Fokus auf angewandte Forschung und Technologie.
- Vorteile: Stabiles Vollzeit-Engagement, Unterstützung bei Visa-Anträgen und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit hervorragenden Karrierechancen und modernem Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Geodatenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Geoinformatik oder verwandten Bereichen sowie Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Geospatial Data Engineer & Spatial Pipelines (m/f/d)
Target Group: Software Engineers, Data Engineers, Opportunity Card (Chancenkarte) Holders, and Master's Graduates
About Project IRIS Project IRIS is an applied research and technology initiative dedicated to automated spatial data analysis, cadastre intelligence, infrastructure mapping, and open-source data modeling.
Together with our commercial transfer network, we bridge the gap between academic data science, resilience research, and practical real-world application.
Complex geospatial and resilience data models are deployed into active enterprise environments and infrastructure tools.
In this role, you turn algorithmic frameworks and spatial datasets into robust, production-ready digital architectures.
- Your Focus & Responsibilities
- Geospatial Data Modeling: Develop and refine automated pipelines connecting to WFS services, REST APIs, and public open-data platforms.
- Spatial Inference: Implement spatial overlay models for energy grid matching and land analysis directly within our Post GIS cluster.
- Data Harmonization: Validate, clean, and transform complex vector geometries into a single coordinate reference system (EPSG:25832) before database insertion.
- Cloud Deployment: Package services into robust Docker environments and deploy them on secure server infrastructure.
- What We Are Looking For
- Technical Background: Degree in Geoinformatics, Computer Science, Data Science, or equivalent practical industry experience.
- Core Technical Skills: Solid programming foundation in Python (Geo Pandas, Shapely) and relational databases (Postgre SQL/Post GIS).
- Mindset: Strong analytical curiosity, proactive problem-solving attitude, and a clean-code engineering approach.
- Eligibility: Open to local applicants and international candidates currently in or moving to Germany (e. g., Chancenkarte / Opportunity Card).
- Languages: Professional working proficiency in English (required); German language skills are a plus.
What We Offer
- Full-Time Permanent Employment: Long-term career stability with clear growth trajectories.
- Dual Master / Trainee Track Available: Tailored tracks including academic coordination and complete tuition support for candidates combining practice with academics.
- Accommodation & Onboarding Package: Structured assistance with local accommodation, official registration, and comprehensive onboarding.
- Visa & Administrative Backing: Dedicated employer support for Opportunity Card conversions and German residence/work permit applications.
- Modern Work Environment: Work in a high-efficiency tech stack focused on high-value architecture rather than boilerplate tasks.
How to Apply: Send your CV by E-Mail
jobs-spatial@iris-institut. org (Subject: Application - Geospatial Data Engineer)
Geospatial Data Engineer & Spatial Pipelines (m/f/d) Arbeitgeber: RE-Managers
Das Allgäu Resort in Bad Grönenbach ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur einen festen Arbeitsplatz und ein faires Gehalt bietet, sondern auch eine moderne Ausstattung und Unterstützung beim Ankommen im malerischen Allgäu. Die offene und freundliche Arbeitskultur fördert Teamarbeit und ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre handwerklichen Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln, während sie gleichzeitig Teil eines spannenden Modernisierungsprojekts sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Geospatial Data Engineer & Spatial Pipelines (m/f/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 RE-Managers 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 Geospatial Data Engineer & Spatial Pipelines (m/f/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 Geospatial Data Engineer & Spatial Pipelines (m/f/d) bei RE-Managers gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RE-Managers 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 RE-Managers entscheidend sein!
