Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Data Pipelines und optimiere Datenflüsse für datengetriebene Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und -infrastruktur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Agiles Team mit Raum für kreative Ideen und persönliches Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenplattform und arbeite an spannenden Projekten im E-Commerce.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering, Kenntnisse in SQL und Python sind ein Muss.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Überblick
Als Data Engineer im Team Data Platform & Analytics entwickelst du die Dateninfrastruktur, die datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglicht, von Produktmanagement über Marketing bis hin zu Kundenservice und Operations rund um den Onlineshop.
Unser Team baut eine unternehmensweite Datenbasis als Single Source of Truth für Analysen und Reportings auf.
Wir integrieren, modellieren und transformieren dazu Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen und betreiben eine skalierbare Analytics Plattform.
Aktuell modernisieren und vereinheitlichen wir unsere BI und Data Engineering Landschaft, um den Aufbau voranzutreiben und genau dafür suchen wir dich.
- Deine Aufgaben
- Du entwickelst, implementierst und optimierst skalierbare Data Pipelines für zuverlässige und sichere Datenflüsse.
- Du modellierst und transformierst Daten nach modernen Best Practices, inklusive Versionierung, Historisierung und sauberer Dokumentation.
- Du entwickelst und betreibst ETL und ELT Prozesse sowie orchestrierte Datenpipelines.
- Du arbeitest mit modernen Cloud Technologien, bevorzugt AWS und unterstützt den Ausbau unserer Data Platform.
- Du nutzt Infrastructure as Code, idealerweise mit Pulumi oder Terraform, um unsere Datenplattform stabil und skalierbar weiterzuentwickeln.
- Du analysierst und optimierst Datenprozesse im Hinblick auf Performance, Skalierbarkeit, Stabilität und Datenqualität.
- Du arbeitest eng mit Data Scientists, Analysten, Produktteams und Entwickler: innen zusammen, um datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen zu ermöglichen.
- Du bringst dich aktiv in die Weiterentwicklung unserer Data Engineering Standards ein und hilfst dabei, unsere bestehende BI und Data Landschaft zu modernisieren.
- Das bringst du mit
- Mehrjährige praktische Erfahrung im Data Engineering, idealerweise in produktiven Cloud Data Platform Umgebungen.
- Sehr gute Kenntnisse in
- SQL und
Python .
- Erfahrung mit modernen Data Stack Technologien wie
- Snowflake , dbt ,
- Prefect oder
- Airflow ,
Big Query oder vergleichbaren Tools.
- Erfahrung mit ETL/ELT Prozessen, Datenmodellierung und dem Aufbau stabiler Datenpipelines.
- Erfahrung mit
AWS oder einer vergleichbaren Cloud Plattform.
- Erste Erfahrungen in Infrastructure as Code, idealerweise mit oder
Terraform .
- Analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln.
- Eigenständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Offenheit für agiles Arbeiten, Zusammenarbeit im Team und kontinuierliche Verbesserung.
- Deutschkenntnisse mindestens auf
B2 Niveau und sicheres Englisch.
- Ein Wohnsitz in Deutschland ist zwingend erforderlich.
- Nice to have
- Erfahrung im E-Commerce Umfeld oder mit Marktplatz und Plattform Geschäftsmodellen.
- Kenntnisse in BI Tools wie
- Looker ,
- Tableau oder
Power BI .
- Erfahrung mit Event Streaming oder verteilten Datenarchitekturen, z. B.
- Kafka oder
Spark .
- Verständnis für Datenqualität, Data Governance und Monitoring.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit cross funktionalen Produktteams.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer – Data Plattform (m/w/d) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer – Data Plattform (m/w/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 Remotely 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 – Data Plattform (m/w/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 Engineer – Data Plattform (m/w/d) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
