Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative Echtzeit-Datensysteme mit modernen Technologien.
- Unternehmen: Data Reply, Teil der Reply Gruppe, bekannt für datengetriebene Lösungen.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, Buddy-Programm, moderne Hardware und familiäre Arbeitsumgebung.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und starke Teamkultur fördern deine persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit Streaming-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Als Senior Real‑Time Data Engineer (m/w/d) verantwortest du die Architektur, Konzeption und Implementierung hochentwickelter Echtzeit-Datensysteme auf Basis moderner Streaming- und Cloud-Technologien. Diese Position erfordert ein tiefgreifendes Verständnis von Daten-Streaming-Technologien, Datenbank- und Änderungsdatenerfassungsmanagement. Du leitest datenintensive Projekte, betreust Engineers fachlich und treibst innovative Projekte voran.
Responsibilities
- Design und Implementierung von Architekturen für Streaming Plattformen und Stream-Processing-Anwendungen.
- Durch die Nutzung von Open Source- und Cloud-Technologien bietest du unseren Kunden skalierbare und kosteneffiziente Lösungen an.
- Dein DevOps Wissen sowie deine Scripting Skills wendest du an, um automatisierte und haltbare Lösungen anzubieten.
- Leitung und Beratung von Projekten im Bereich Dateninfrastruktur, inkl. Architektur, Sicherheitskonzepten und Monitoring, bei denen Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden.
- Evaluierung neuer Technologien und Tools zur Optimierung von Datenverarbeitung und -handling.
- Du stehst im regelmäßigen Austausch mit unseren Kunden und Stakeholdern.
- Gemeinsam mit dem Team entwickelst und realisierst du moderne Cloud-Infrastrukturen, um Daten aus verschiedenen Quellen effizient zu extrahieren, transformieren und zu laden.
- Mit deiner Erfahrung unterstützt du Junior Data Engineers fachlich, begleitest ihre Weiterentwicklung und förderst eine lernorientierte Teamkultur.
Benefits
- Buddy Program: Dein Buddy wird dir bei der Eingewöhnung und Integration in das Team helfen und dich mit lustigen Aktivitäten begrüßen.
- Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus remote working, Zeit im Office oder bei Kunden und Kundinnen vor Ort.
- Innovation & Vielfalt: Deutschlandweite, branchenübergreifende Projekte.
- Mehrfach "Best Employer" im Reply-Netzwerk.
- Immer up to date: Wir bieten dir einen modernen Arbeitsplatz mit super Hardware (nach Wahl) und eine internationale und familiäre Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien und starkem Zusammenhalt.
Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Ingenieurwesen, Data Science oder eine ähnliche Qualifikation. Fundierte Kenntnisse in Framework Anwendungen (Kafka, Spark) und Stream Processing Frameworks (Kafka Streams, Spark Streaming, Flink). Beherrschen bewährter Programmiersprachen (Python, Java, Scala, Kotlin). Erfahrung mit einem oder mehreren der großen öffentlichen Cloud-Anbietern (AWS, Azure, Google Cloud Platform). Erfahrung mit Containerisierungstechnologien und Frameworks (Kubernetes/Openshift etc.). Ausgeprägte Fähigkeit zur Analyse von Daten und zur Verbesserung der Datenqualität und -effizienz. Du bist ein kommunikativ starker Teamplayer, der in Lösungen denkt und diese auch aktiv anbietet. Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten und komplexe technische Details klar und verständlich zu erklären. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Data Reply unterstützt als Teil der Reply Gruppe Kunden darin, datengetrieben zu arbeiten. Data Reply ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen tätig und arbeitet intensiv mit Kunden zusammen, damit diese durch die effektive Nutzung von Daten aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Hierfür konzentriert sich Data Reply auf die Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen, Machine-Learning-Lösungen und Streaming-Anwendungen – automatisiert, effizient und skalierbar – ohne Abstriche in der IT-Security zu machen.
Senior Consultant: Streaming Data Engineer Arbeitgeber: Reply
Data Reply ist ein ausgezeichneter Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine innovative und familiäre Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, einem Buddy-Programm zur Unterstützung neuer Mitarbeiter und der Möglichkeit, an spannenden, branchenübergreifenden Projekten zu arbeiten, fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit. Zudem profitieren die Mitarbeiter von modernster Hardware und flachen Hierarchien, die den Austausch und die Kreativität anregen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Consultant: Streaming 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 Reply 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 Senior Consultant: Streaming 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 Senior Consultant: Streaming Data Engineer bei Reply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply 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 Reply entscheidend sein!
