Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Dateninfrastrukturen für Business Intelligence und KI-Initiativen.
- Unternehmen: RS2, ein führendes Unternehmen für sichere Zahlungslösungen in über 35 Ländern.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und unterstütze innovative Projekte.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Unternehmensprofil RS2 bietet sichere Zahlungsdienste, Zahlungssoftware und verwaltete Dienste für Kunden in über 35 Ländern an. Das Unternehmen hält die höchsten Branchenstandards ein und die hauseigene Zahlungssoftware von RS2 ist die bevorzugte Lösung vieler führender und innovativer Banken und Finanzinstitute weltweit.
Über die Stelle
Als Data Engineer innerhalb der Abteilung für KI und Automatisierung werden Sie die Dateninfrastruktur entwerfen, aufbauen und warten, die unsere Business Intelligence- und KI-Initiativen antreibt. Ihr Hauptauftrag besteht darin, fragmentierte Datenquellen (Quellcode, Jira-Tickets, Confluence, Aufgabenpläne, CRMs und interne Dokumentation) in zuverlässige, skalierbare und umsetzbare Datenressourcen zu transformieren. In dieser Rolle überbrücken Sie die Lücke zwischen technischer Infrastruktur und Geschäftswert. Sie arbeiten eng mit technischen Teams und Geschäftspartnern zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Daten die betrieblichen Realitäten genau erfassen und effizient bereitgestellt werden, um strategische Entscheidungen zu unterstützen, interne Prozesse zu optimieren und das kommerzielle Wachstum voranzutreiben.
Verantwortlichkeiten
- Datenpipeline-Entwicklung: Entwerfen, aufbauen und warten Sie robuste ETL/ELT-Pipelines, um Daten aus internen Systemen, APIs und Drittanbieterplattformen zu erfassen, zu transformieren und zu laden, wobei die erforderliche Vorverarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten durchgeführt wird.
- Geschäftsorientierung & Einfluss: Arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Teams und Stakeholdern zusammen, um strategische Ziele zu verstehen, geschäftliche Herausforderungen in skalierbare technische Datenlösungen zu übersetzen und datengestützte Strategien vorzuschlagen.
- Datenarchitektur & -lagerung: Entwickeln und pflegen Sie Datenmodelle, Lagerhäuser und Speicherlösungen, die Business Intelligence, Berichterstattung und KI-Initiativen unterstützen, und verbessern Sie kontinuierlich die Datenerfassungsverfahren, um alle relevanten Informationen zu erfassen.
- Datenintegration: Konsolidieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Jira, Confluence, Quellcode-Repositories, CRM-Systemen, Planungsplattformen und internen Dokumentationsrepositories.
- KI/ML-Bereitschaft: Bereiten Sie strukturierte und kuratierte Datensätze zur Unterstützung von Analysen, maschinellem Lernen und KI-Aktivierungsinitiativen vor.
- Datenqualität & Governance: Implementieren Sie Datenqualitätskontrollen, Überwachung, Validierung und Herkunftsverfolgung, um die Genauigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Compliance aller Datensätze sicherzustellen.
- Datenbankoptimierung: Entwerfen und optimieren Sie Datenbankstrukturen, Abfragen und Speicherlösungen, um die Leistung und Wartbarkeit zu verbessern.
- Kontinuierliche Verbesserung & Überwachung: Überwachen, bewerten und verbessern Sie kontinuierlich die Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit digitaler Datenprozesse und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor, um sicherzustellen, dass sie die festgelegten Geschäftsziele erreichen.
- Funktionsübergreifende Problemlösung: Nehmen Sie aktiv an der Lösungsentwicklung, technischen Diskussionen und kontinuierlichen Verbesserungsinitiativen teil, um Herausforderungen der Organisation zu lösen.
- DevOps & CI/CD: Tragen Sie zu CI/CD-Praktiken, automatisierten Tests, Bereitstellungspipelines und der Zuverlässigkeit der Infrastruktur bei.
- Dokumentation & Wissensaustausch: Halten Sie klare technische Dokumentationen, Datenwörterbücher und Architekturdiagramme bereit, um die Einarbeitung des Teams und die langfristige Wartbarkeit zu erleichtern.
- Analytik & Berichtswesen: Unterstützen Sie strategische Berichterstattungsinitiativen, indem Sie kuratierte, geschäftsbereite Datensätze bereitstellen. Arbeiten Sie eng mit Power BI-Entwicklern zusammen, um Datenmodellierungsunterstützung zu bieten, sicherzustellen, dass sie eine zuverlässige Datenbasis haben, und helfen Sie, Ergebnisse klar darzustellen.
- Ad-Hoc-Verantwortlichkeiten: Führen Sie alle anderen relevanten Aufgaben aus, die vom Manager für Business Intelligence-Lösungen zugewiesen werden.
Must-Have-Anforderungen
- BSc oder MSc in Informatik, Datenwissenschaft, Analytik oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Starke Kenntnisse in Python für Datenverarbeitung, Automatisierung und API-Integrationen.
- Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL oder Oracle.
- Erfahrung in der Gestaltung, dem Aufbau und der Wartung von ETL/ELT-Pipelines mit einem soliden Verständnis von Datenlagerkonzepten, dimensionalem Modellieren und Best Practices der Architektur.
- Erfahrung im Konsumieren und Integrieren von REST-APIs.
- Erfahrung mit Versionskontrolle und CI/CD-Praktiken unter Verwendung von GitLab.
- Implementierung automatisierter Validierungsprüfungen zur Sicherstellung der Integrität und Konsistenz historischer Daten.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit einem Bewusstsein für Daten- und Sicherheit, Datenschutz und Governance-Prinzipien.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, sowohl schriftlich als auch mündlich, mit starken Dokumentations- und Wissensmanagementpraktiken.
- Forschungsorientiert.
Nice-to-Have-Anforderungen
- Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools (wir verwenden derzeit Apache Airflow).
- Erfahrung mit Datentransformations- und Modellierungstools wie dbt.
- Erfahrung mit Business Intelligence-Plattformen wie Power BI oder Tableau.
- Erfahrung in der Unterstützung von KI-, maschinellem Lernen oder generativen KI-Initiativen.
- Erfahrung mit Atlassian-Produkten wie Jira und Confluence.
- Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker.
Data Engineer Arbeitgeber: RS2 SOFTWARE PLC
RS2 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen und kollaborativen Unternehmenskultur fördert RS2 das Wachstum seiner Mitarbeiter. Die Position des Data Engineers in der AI- und Automatisierungsabteilung ermöglicht es Ihnen, an spannenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft der Zahlungsdienstleistungen gestalten, während Sie von einem internationalen Team unterstützt werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so 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 RS2 SOFTWARE PLC 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 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 bei RS2 SOFTWARE PLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RS2 SOFTWARE PLC 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 RS2 SOFTWARE PLC entscheidend sein!
