Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle eine nachhaltige Datenarchitektur und optimiere Datenpipelines auf der Google Cloud Platform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen und motivierten Team in Bonn.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, umfassende Schulungen und attraktive Vergütung mit Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Erlebe ein internationales Umfeld mit Raum für persönliches Wachstum und regelmäßiges Feedback.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie und gestalte die Zukunft der Dateninfrastruktur.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering und tiefgehende Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.
- Deine Rolle bei uns
- Du entwirfst eine nachhaltige Datenarchitektur und setzt una performante sowie stabile Dateninfrastruktur auf der Google Cloud Platform um, um unsere Datenoperationen zu skalieren.
- Du migrierst die derzeitige On‑Premise‑Lösung auf Basis von Postgre SQL in eine Cloud‑Lösung auf Basis von Big Query.
- Du entwirfst, implementierst und optimierst Datenpipelines für den Umgang mit einer Vielzahl strukturierter und unstrukturierter Datenquellen.
- Du stellst die Datenverfügbarkeit und -qualität sicher, indem du Best Practices in den Bereichen Datenmodellierung und Datenmanagement anwendest.
- Du entwickelst automatisierte Data Ops‑Lösungen zur Gewährleistung von Datenintegrität und -transparenz, inklusive Monitoring und Fehlerbehebung.
- Du konfigurierst, implementierst und verwaltest Airflow zur Orchestrierung von Workflows sowie Data Kitchen für die Implementierung von Tests und Alerts.
- Du nutzt deine Expertise in Spatial SQL für die Verarbeitung und Analyse von Geo‑, Sach‑ und Marktdaten.
- Du arbeitest eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Datenprodukte zu entwickeln, die auf die Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
- Was du mitbringst
- Du verfügst über mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder in einer ähnlichen Rolle.
- Du hast tiefgreifende Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken (SQL, Postgre SQL, OGC SQL/Post GIS, Big Query) sowie in der Skalierung von Datenplattformen.
- Du hast Erfahrung in der Arbeit mit ETL‑/ELT‑Prozessen und Datenintegrationswerkzeugen.
- Du bringst umfangreiche Erfahrung in der Python‑Entwicklung mit und beherrschst Bibliotheken wie Pandas, Num Py, Py Spark, Pandera oder pytest.
- Du hast praktische Erfahrung mit Cloud‑Plattform‑Dienstem und Infrastructure as Code (Ia C) zur Bereitstellung und Verwaltung von Datenlösungen – idealerweise mit der Google Cloud Platform.
- Du hast praktische Erfahrung mit Automatisierungs‑ und Workflow‑Orchestrierungstools wie Airflow und dbt sowie mit Data‑Quality‑Testing‑ und Data‑Observability‑Tools wie Data Kitchen.
- Du hast praktische Erfahrung mit VCS und CI/CD, z. B. mit Git, Git Lab oder Git Hub.
- Du hast einen Bachelor‑ oder Masterabschluss in Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten Bereich.
- Du arbeitest gerne im Team, gestaltest Themen aktiv mit und wartest nicht darauf, dass dir Aufgaben vorgegeben werden.
- Du verfügst über hervorragende Problemlösungsfähigkeiten und kannst in einem kollaborativen, agilen Umfeld arbeiten.
- Idealerweise hast du Projekterfahrung mit Geodaten und Geoinformationssystemen.
- Du sprichst fließend Deutsch (C1) und Englisch.
- Das bieten wir dir
- Bei uns kannst du mobil und flexibel arbeiten.
- Arbeite mit spannenden Daten und state‑of‑the‑art Technologielösungen.
- Wir bieten dir umfassende Schulungen und die Möglichkeit, selbstständig in beratender und leitender Funktion im internationalen Umfeld eines attraktiven Wachstumsmarktes zu arbeiten.
- Es erwartet dich ein hochmotiviertes, ehrgeiziges und dynamisches Team, internationale Herausforderungen und außergewöhnlich spannende Projekte in einem globalen Umfeld.
- Du wirst bei deinen Aktivitäten vom gesamten Team unterstützt.
- Wir leben eine professionelle Feedback‑Kultur mit regelmäßigen objektiven Leistungsbeurteilungen und Raum für Wachstum.
- Eine attraktive Vergütung wird durch Sozialleistungen wie betriebliche Altersvorsorge ergänzt.
- Wir statten dich mit modernster Technologie aus und bieten dir einen Arbeitsplatz, an dem du dich wohlfühlst – in unserem Büro in Bonn.
- Wir arbeiten mit modernen Methoden und Werkzeugen für die Softwareentwicklung und Datenanalyse und experimentieren beständig mit Innovationen.
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Lead Data Engineer (w/m/d) - infas 360, Bonn infas 360 (Data-Warehouse-Analyst/in) 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 Lead Data Engineer (w/m/d) - infas 360, Bonn infas 360 (Data-Warehouse-Analyst/in) 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 Lead Data Engineer (w/m/d) - infas 360, Bonn infas 360 (Data-Warehouse-Analyst/in) 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 Lead Data Engineer (w/m/d) - infas 360, Bonn infas 360 (Data-Warehouse-Analyst/in) 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!
