Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines auf unserer cloud-nativen Plattform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und Analytics.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium oder praktische Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € 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.
Data Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: Rhenus Logistics
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf modernsten Technologien basiert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir dir zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten bieten, um deine Karriere im Bereich Data Engineering voranzutreiben. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und einer attraktiven Work-Life-Balance in einer inspirierenden Umgebung, die Kreativität und Eigenverantwortung schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (w/m/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Praktische Fähigkeiten zeigen
Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -integration demonstrieren. Zeige, wie du Datenpipelines aufbaust und welche Technologien du beherrschst – das spricht für sich!
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Mach dich mit typischen Fragen im Data Engineering vertraut und übe Coding-Challenges. Sei bereit, deine Lösungen zu erklären und zu diskutieren, um dein technisches Wissen unter Beweis zu stellen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter freuen uns immer über neue Talente! Bewirb dich direkt über unsere Website, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du schnell in den Auswahlprozess kommst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (w/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Position als Data Engineer bei StudySmarter interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig.
Betone deine Skills:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Datenpipelines, Cloud-Technologien und Programmiersprachen wie Python klar hervorhebst. Wir wollen sehen, dass du die nötigen Skills mitbringst, um in unserem Team erfolgreich zu sein!
Sei strukturiert:Genauso wie du in der Datenverarbeitung strukturiert vorgehst, sollte auch deine Bewerbung klar und übersichtlich sein. Gliedere dein Anschreiben und deinen Lebenslauf gut, damit wir schnell die wichtigsten Infos finden können.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rhenus Logistics vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Spark, Kubernetes und AWS. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um deine Erfahrungen zu untermauern.
✨Datenpipelines im Fokus
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines zu sprechen. Überlege dir konkrete Projekte, bei denen du Daten aus verschiedenen Quellen integriert hast, und erkläre, wie du die Datenqualität sichergestellt hast.
✨Strukturierte Arbeitsweise betonen
Hebe hervor, wie du strukturiert arbeitest und Ownership für deine Projekte übernimmst. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du in einem Git-basierten Umfeld erfolgreich zusammengearbeitet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig ist, übe technische Erklärungen in beiden Sprachen. Sei bereit, komplexe Konzepte einfach zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
