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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Datenpipelines für große Datenmengen.
- Arbeitgeber: Internationales Technologieunternehmen mit Fokus auf digitale Sicherheitslösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, internationale Entwicklungsmöglichkeiten und attraktive Zusatzleistungen.
- Andere Informationen: Offene Unternehmenskultur und spannende Projekte in einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation aktiv mit und arbeite in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium oder Ausbildung im MINT-Bereich und 2-3 Jahre Erfahrung im Data Engineering.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
ROCKEN® ist in der digitalen Rekrutierung von Talenten und Experten spezialisiert und zählt alle etablierten Unternehmen aus jeglichen Branchen zu den Partnern. Diese sind national sowie international tätig und bieten dem zukünftigen Talent eine spannende Herausforderung. Mit dem Anspruch, die besten Talente zu rekrutieren, beraten wir unsere Partner für eine langhaltige und spannende Karriereplanung mit ihren Mitarbeitern.
Im Kundenauftrag suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für ein international tätiges Technologieunternehmen mit Sitz in München, das zu den weltweit führenden Anbietern im Bereich digitaler Sicherheits- und Vertrauenslösungen zählt. Das Unternehmen ist in mehreren hochregulierten, technologiegetriebenen Märkten aktiv und verbindet langjährige Unternehmenstradition mit einem starken Fokus auf Forschung & Entwicklung. Mit Standorten rund um den Globus gestaltet unser Kunde die digitale Transformation seiner Branche aktiv mit. Als Arbeitgeber überzeugt er durch eine offene Unternehmenskultur, modernes mobiles Arbeiten sowie attraktive Zusatzleistungen wie betriebliche Altersvorsorge, Weiterbildungsbudget und internationale Entwicklungsmöglichkeiten. Du wirst Teil eines agilen Data-Teams, das skalierbare Dateninfrastrukturen entwickelt und damit direkten Einfluss auf geschäftskritische Prozesse hat.
Qualifikationen
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren MINT-Studiengangs (Bachelor oder Master)
- Alternativ: Abgeschlossene Berufsausbildung als Fachinformatiker/in für Anwendungsentwicklung oder Systemintegration mit einschlägiger Berufserfahrung im Datenumfeld
- Mindestens 2–3 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle
- Fundierte Kenntnisse in SQL sowie sehr gute Programmierkenntnisse in Python (Pandas, PySpark o. ä.)
- Erfahrung mit gängigen ETL/ELT-Frameworks und Orchestrierungstools (z. B. Apache Airflow, dbt, Apache Spark)
- Kenntnisse in der Arbeit mit relationalen Datenbanken (z. B. PostgreSQL, BigQuery, Redshift, Snowflake) sowie idealerweise NoSQL-Systemen
Verantwortung
- Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines: Du konzipierst, implementierst und wartest skalierbare ETL/ELT-Pipelines, die große Datenmengen aus heterogenen Quellsystemen zuverlässig in zentrale Datenplattformen überführen.
- Aufbau und Weiterentwicklung der Datenarchitektur: Du gestaltest moderne Data-Lake- und Data-Warehouse-Architekturen auf Cloud-Basis aktiv mit und bringst eigene Ideen zur Optimierung der Gesamtinfrastruktur ein.
- Datenqualitätssicherung: Du implementierst automatisierte Monitoring- und Validierungsmaßnahmen, um die Konsistenz, Vollständigkeit und Korrektheit der verarbeiteten Daten dauerhaft sicherzustellen.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists & Analysten: Du fungierst als technische Schnittstelle zu den nachgelagerten Teams und stellst sicher, dass Daten in der richtigen Granularität, Struktur und Aktualität für Analysen und ML-Modelle bereitstehen.
- Cloud-basierte Datenverarbeitung: Du nutzt und optimierst Cloud-Dienste (z. B. AWS, Azure oder GCP) für die effiziente Verarbeitung und Speicherung großer Datensätze – inklusive Kostenoptimierung und Performance-Tuning.
- Einführung von DataOps-Prinzipien: Du treibst die Automatisierung von Deployments und Tests im Datenbetrieb voran und bringst CI/CD-Ansätze konsequent in den Data-Engineering-Alltag ein.
- Datenmodellierung: Du entwirfst logische und physische Datenmodelle, die sowohl analytische Flexibilität als auch hohe Abfrageperformanz ermöglichen – von dimensionalen Modellen bis hin zu modernen Ansätzen wie Data Vault oder Lakehouse.
- Technologie-Evaluierung & Innovation: Du verfolgst aktuelle Entwicklungen im Data-Engineering-Ökosystem (z. B. dbt, Apache Spark, Airflow, Delta Lake) und bringst fundierte Empfehlungen für den gezielten Einsatz neuer Tools im Team ein.
- Dokumentation & Wissenstransfer: Du erstellst verständliche technische Dokumentationen, pflegst Datenkataloge und unterstützt Kollegen dabei, Datenprodukte sicher und effektiv zu nutzen.
Benefits
- Internationales Umfeld
- Interessante und abwechslungsreiche Tätigkeiten/Projekte
- Eingespieltes und dynamisches Team
- Flexible Arbeitszeitgestaltung
- Attraktive Vorsorge- und Versicherungsleistungen
Arbeitsort: Munich
Kontakt: Lisa Meli
Data Engineer München (m/w/d) Arbeitgeber: ROCKEN AG
Kontaktperson:
ROCKEN AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer München (m/w/d)
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Erfahrungen und zeig Interesse an ihren Projekten – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Vorbereitung ist alles!
Mach dich mit dem Unternehmen vertraut, bei dem du dich bewirbst. Schau dir ihre Projekte an, verstehe ihre Technologien und überlege, wie du einen Mehrwert bieten kannst. Das zeigt dein echtes Interesse!
✨Praktische Beispiele parat haben!
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Fähigkeiten im Data Engineering zeigen. Zeig, wie du Probleme gelöst hast und welche Tools du verwendet hast – das beeindruckt die Recruiter!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Plattform zu bewerben. So hast du die besten Chancen, schnell in den Auswahlprozess zu kommen und uns von deinen Skills zu überzeugen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer München (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Skills!: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar und deutlich darstellst. Nutze konkrete Beispiele aus deinem bisherigen Werdegang, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ROCKEN AG vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Data Engineer Jobs vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Qualifikationen passen.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python und den gängigen ETL/ELT-Frameworks auffrischst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Beispiele aus der Praxis
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die zeigen, wie du Datenpipelines entwickelt oder Datenarchitekturen optimiert hast. Zeige, wie du mit Herausforderungen umgegangen bist und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den Technologien, die im Team verwendet werden, oder nach den aktuellen Projekten, an denen gearbeitet wird.