Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines auf unserer modernen Cloud-Plattform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenengineering und Analytics.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen in einem modernen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder praktische Erfahrung im Data Engineering erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Was du erwarten kannst:
Du entwickelst und betreibst Datenpipelines auf unserer cloud-nativen Enterprise Data Platform (EDP) und arbeitest eng mit Analytics-Teams sowie Fachbereichen zusammen, um Datenprodukte für Reporting, Analytics und operative Prozesse bereitzustellen. Außerdem integrierst du Daten aus unterschiedlichsten Quellen (z. B. APIs, Datenbanken, Streaming, Files) in unsere Plattform und stellst deren zuverlässige Verarbeitung und Verfügbarkeit sicher. Zudem konzipierst, implementierst und betreibst du skalierbare Datenpipelines (Batch & Streaming) auf Basis von Spark, Delta Lake und Kubernetes – von der Ingestion bis zur Bereitstellung im Gold Layer. Unsere Enterprise Data Platform (EDP) entwickelst du kontinuierlich weiter und arbeitest mit einer modernen Lakehouse-Architektur (Delta Lake, Medaillenmodell) in einer Multi-Tenant-Umgebung auf AWS.
Was du mitbringst:
Dein Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung hast du erfolgreich abgeschlossen – oder bringst entsprechende praktische Erfahrung im Data Engineering mit. Du hast Erfahrung in Datenmodellierung und der Verarbeitung großer Datenmengen sowie ein gutes Verständnis für Datenqualität, Transformation und Datenflüsse. Außerdem kennst du dich mit Cloud-Technologien (idealerweise AWS) sowie mit modernen Data-Stack-Komponenten wie Spark, Kubernetes oder Workflow-Orchestrierung (z. B. Airflow) aus und verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python und PySpark. Begriffe und Konzepte wie Kubernetes, Clean Code, Medallion Architecture, OOP oder Kafka sind für dich keine Fremdwörter. Du arbeitest strukturiert, übernimmst Ownership für deine Themen und bewegst dich gekonnt in einem Git-basierten, kollaborativen Entwicklungsumfeld. Mit deinen fließenden Deutsch- und Englischkenntnissen kommunizierst du sicher im technischen Kontext.
Standort: Holzwickede, Deutschland; Hilden, Deutschland
Typ: Vollzeit
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Rhenus Group
Rhenus bietet als Arbeitgeber nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten für unsere Mitarbeiter. In der Rolle des System Engineers im Bereich Virtual Workplace profitieren Sie von einer offenen Unternehmenskultur, die Teamarbeit und Kreativität fördert, sowie von flexiblen Arbeitszeiten und attraktiven Sozialleistungen, die das Arbeiten in unserer modernen Niederlassung besonders angenehm machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 Rhenus Group 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 (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 (m/w/d) bei Rhenus Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rhenus Group 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 Rhenus Group entscheidend sein!
