Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und skaliere unsere Cloud-Datenplattform für innovative Datenprodukte.
- Unternehmen: Eurowings Digital - ein modernes Unternehmen mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit Fokus auf Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und forme die Zukunft der Datenarchitektur.
- Qualifikationen: 5 Jahre Erfahrung in Datenengineering und starke SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Als Staff Data Engineer (alle Geschlechter) gestalten und skalieren Sie unsere Cloud-Datenplattform und deren Referenzarchitektur. Ihre Mission ist es, vertrauenswürdige, gut verwaltete Datenprodukte für Analysen, Berichterstattung und fortgeschrittene Anwendungsfälle zu ermöglichen, indem Sie technische Richtungen festlegen, Ingenieurstandards etablieren und die Lieferung in komplexen teamübergreifenden Umgebungen leiten.
Sie arbeiten praktisch über den gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten hinweg, von der Übersetzung von Fachbedürfnissen in klare Verträge und skalierbare Modelle bis hin zum Aufbau und zur Weiterentwicklung von Ingestions- und Transformationsmustern sowie zur Gewährleistung von Auffindbarkeit, Herkunft, Zugriffskontrollen und Qualitätsüberwachung. Sie kombinieren tiefgehende Expertise im Bereich Datenengineering mit starken Praktiken der Softwareentwicklung. Ihnen liegt Zuverlässigkeit, Sicherheit und operative Exzellenz am Herzen, und Sie betreuen andere, um das Niveau in der gesamten Organisation zu heben.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen und Weiterentwickeln skalierbarer Architekturen für Datenprodukte, die Analysen, Berichterstattung und fortgeschrittene Anwendungsfälle über verschiedene Bereiche unterstützen.
- Partnerschaft mit Fach- und Produktteams, um Geschäftsbedürfnisse in klare Datenproduktverträge zu übersetzen, die mit unserer Datenplattformarchitektur und -strategie übereinstimmen.
- Aufbau und Betrieb zuverlässiger Ingestions- und Transformationspipelines mit starkem Testen, Beobachtbarkeit und kostenbewussten Operationen.
- Leitung der Lieferung und technischen Abstimmung in komplexen teamübergreifenden Initiativen durch Design-Reviews, Mentoring und praktische Beiträge.
- Enger Austausch mit Plattform-, Sicherheits- und Betriebsbeteiligten, um Ingenieurstandards, CI/CD und Best Practices abzustimmen.
- Arbeiten in einem agilen Umfeld unter Verwendung von Scrum oder Kanban, mit Beiträgen zur Planung, Priorisierung und kontinuierlichen Verbesserung.
Was Sie benötigen:
- 5 Jahre Erfahrung in Datenengineering- oder Datenarchitekturrollen in einer Cloud-Umgebung (vorzugsweise Microsoft Azure), einschließlich des Designs skalierbarer Lakehouse-Plattformen und Referenzarchitekturen.
- Starke SQL-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung mit Databricks und Apache Spark, einschließlich Performance-Tuning und kostenbewusstem Design auf Azure.
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Ingestions- und Transformationspipelines, idealerweise mit Delta Lake-Mustern, Orchestrierung und robustem Testen.
- Solide Praktiken der Softwareentwicklung für Datensysteme, einschließlich Python oder Scala, Git-basierten Workflows, CI/CD und Infrastruktur als Code wie Terraform.
- Erfahrung mit modernem Datenmanagement und Sicherheit, einschließlich Unity Catalog-Konzepten, RBAC, ABAC, Datenmaskierung, Herkunft und Auditing.
- Starke Datenmodellierungsfähigkeiten für Analysen und Datenprodukte, einschließlich dimensionaler und domänenorientierter Modellierung sowie dem Design von Datenprodukten, SLAs und Datenqualitätskontrollen.
Was Sie mitbringen:
- Strukturiertes, analytisches Denken mit einer Neigung zu pragmatischem, skalierbarem Design und langfristiger Wartbarkeit einer Lakehouse-Plattform und ihrer Datenprodukte.
- Produktdenken für Datenplattformen, mit Fokus auf wiederverwendbare Muster, Beschleuniger und Standards, die die Lieferung für mehrere Teams beschleunigen.
- Starke Problemlösungs- und Stakeholder-Übersetzungsfähigkeiten, um mehrdeutige Fachbedürfnisse in klare technische Richtungen, Fahrpläne und Lieferanleitungen umzuwandeln.
- Verantwortung für DataOps und operative Exzellenz, einschließlich Testen, Beobachtbarkeit, Vorfalllernen und kosteneffizienten Betriebspraktiken.
- Starke Zusammenarbeit, um Governance durch Design aufzubauen, enge Partnerschaften mit Stakeholdern im Bereich Datenmanagement zu pflegen, um Prozesse, Zugriffskontrollen und die Bereitschaft von Datenprodukten zu gewährleisten.
- Kommunikations- und Mentoring-Stärke, Einflussnahme durch Design-Reviews, praktische Beiträge und Erhöhung der Ingenieurqualität in der gesamten Organisation.
- Neugier und Lernbereitschaft, mit Interesse an der Ermöglichung von ML- und KI-Anwendungsfällen durch Stärkung der Plattformfundamente und konsistente Lieferung von Datenprodukten.
Inklusivität: Alle Geschlechter
Arbeitsplatztyp: Bei Eurowings Digital betreiben wir ein hybrides Arbeitsmodell, das Remote-Arbeitsflexibilität mit Büro-Zusammenarbeit kombiniert.
Bewerben Sie sich jetzt! Bitte reichen Sie die neueste Version Ihres Lebenslaufs in Englisch ein.
Staff Data Engineer (all genders) 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 Staff Data Engineer (all genders) 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 Staff Data Engineer (all genders) 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 Staff Data Engineer (all genders) 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!
