Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere skalierbare Datenlösungen für vertrauenswürdige Datenanalysen.
- Unternehmen: Boutique-Beratung, die sich auf Daten und KI spezialisiert hat.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und bezahlte Elternzeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte moderne Datenplattformen und mache einen echten Unterschied für unsere Kunden.
- Qualifikationen: 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und fortgeschrittene Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Organisation ist eine Boutique-Beratung, die sich auf Daten und künstliche Intelligenz spezialisiert hat. Sie konzentriert sich darauf, unternehmensgerechte Datenplattformen, Analysen und maschinelles Lernen für mittelständische und große Kunden in Sektoren wie Private Equity, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Einzelhandel bereitzustellen. Die Organisation geht Herausforderungen im Zusammenhang mit komplexen, realen Daten an, indem sie Technologien wie Databricks, Snowflake, dbt und Microsoft-Tools nutzt, um zuverlässige und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.
Der Data Engineer wird skalierbare und effiziente Datenlösungen entwerfen und implementieren, die einen vertrauenswürdigen Datenfluss und Analysen ermöglichen. Diese Rolle ist entscheidend für den Aufbau moderner Datenplattformen und die Optimierung von Datenpipelines, was direkt zur Fähigkeit der Organisation beiträgt, ihren Kunden wirkungsvolle Datenprodukte bereitzustellen.
Verantwortlichkeiten
- Datenplattformen einschließlich Datenlakehouses und -lager entwerfen, erstellen und bereitstellen
- Plattformoperationen mit Azure DevOps, Terraform und CloudFormation automatisieren
- ETL/ELT-Pipelines entwickeln und optimieren sowie Datenjobs mit Databricks-Notebooks und dbt orchestrieren
- Datenmodelle entwerfen und pflegen, möglicherweise unter Verwendung von Datenvirtualisierungstools wie Cube
- Serverless- und verwaltete Cloud-Dienste nutzen, um skalierbare cloud-native Datenlösungen zu erstellen
- Daten- und Compliance-Sicherheit gemäß Governance-Standards gewährleisten
- Hochleistungs-Datenpipelines erstellen und mit BI-Tools wie Tableau, Looker und Power BI integrieren
- Übernahme von Best Practices einschließlich CI/CD und Infrastructure as Code
Anforderungen
- 5 Jahre praktische Branchenerfahrung im Bereich Data Engineering
- Fortgeschrittene Fähigkeiten in Python und SQL; Kenntnisse in TypeScript, JavaScript oder Java sind von Vorteil
- Nachgewiesene Expertise in der Implementierung von ETL/ELT und Datenmodellierung für Lagerhäuser und Lakehouses
- Vertrautheit mit der Medaillon-Architektur (Bronze-, Silber-, Goldschichten)
- Erfahrung mit DevOps-Praktiken, CI/CD und Linux-Systemadministration
- Beherrschung von 2-3 wichtigen Cloud- und Datenplattformen wie Azure, AWS, GCP, Snowflake, Databricks oder Fabric
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, um mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu interagieren
Vergütung und Leistungspaket
- Gehalt: 7.400 USD monatlich (Bereich kann je nach Erfahrung variieren)
- Vorteile & Anreize: Vollständig remote Arbeit, flexibler Zeitplan, bezahlte Elternzeit und Trauerurlaub
Chancengleichheitserklärung
Unser Kunde ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Sie feiern Vielfalt und setzen sich dafür ein, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Alle qualifizierten Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexuelle Orientierung oder nationale Herkunft bei der Beschäftigung berücksichtigt.
Data Engineer Arbeitgeber: RemoteHunter
Unser Unternehmen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit gefördert werden. Als Data Engineer haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten mit modernsten Technologien zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Umfeld weiterzuentwickeln. Wir bieten flexible Arbeitszeiten, die Möglichkeit zur Remote-Arbeit und ein umfassendes Leistungspaket, das auf die Bedürfnisse unserer Mitarbeiter zugeschnitten ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer 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 RemoteHunter 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 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 bei RemoteHunter gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RemoteHunter 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 RemoteHunter entscheidend sein!
