Full-Stack Data Engineer (m/w/d)

Full-Stack Data Engineer (m/w/d)

Berlin Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle ELT/ETL-Pipelines und arbeite mit CI/CD in einer GCP-Umgebung.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Berlin mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Überdurchschnittliches Gehalt, hybrides Arbeiten und schnelle Einstellungsprozesse.
  • Weitere Informationen: Engagierte Arbeitsumgebung mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Brücke die Welten von DevOps und Data Science und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, Apache Airflow, BigQuery und Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Das in Berlin ansässige deutsche Unternehmen sucht einen Full-Stack Data Engineer, der die Welten von DevOps und Data Science verbindet. Die Rolle ist besonders eine Senior-Position innerhalb des Data Engineering-Teams. Buzzwords sind ELT/ETL-Pipelines und CI/CD in einer GCP-Umgebung. Apache Airflow, BigQuery und Python sind Ihr Tagesgeschäft. Die Arbeitssprache ist Englisch. Deutschkenntnisse sind sehr gewünscht. Das Unternehmen verlangt (eine bestehende) obligatorische Wohnsitznahme in Berlin unter einem hybriden Arbeitsmodell. Ein Umzug ist nicht möglich, da der Start asap ist. Das Gehaltspaket liegt über dem Marktdurchschnitt für das passende Profil. Die Rolle ist eine kritische Einstellung, und der Prozess ist zügig.

Full-Stack Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Remotely

Dedalus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur einen unbefristeten Arbeitsvertrag und ein attraktives Gehalt bietet, sondern auch die Möglichkeit, im Homeoffice zu arbeiten und somit Flexibilität in der Work-Life-Balance zu genießen. Unsere Unternehmenskultur fördert Lernen und Innovation, während wir gemeinsam an einer besseren Gesundheitsversorgung für Millionen von Menschen weltweit arbeiten. Zudem bieten wir zahlreiche Benefits wie eine betriebliche Altersvorsorge, Gruppenunfallversicherung und Vergünstigungen bei Freizeitveranstaltungen, die das Arbeiten bei uns besonders attraktiv machen.

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Kontaktdaten:

Remotely Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Full-Stack Data Engineer (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 Full-Stack Data Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

ELT/ETL Pipelines
CI/CD
GCP (Google Cloud Platform)
Apache Airflow
BigQuery
Python
Data Engineering

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 Full-Stack Data Engineer (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!