Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Dateninfrastrukturen für Business Intelligence und KI-Initiativen.
- Unternehmen: RS2, ein führendes Unternehmen für sichere Zahlungslösungen weltweit.
- 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.
Company Profile
RS2 offers secure payment services, payment software and managed services to clients in over 35 countries.
The company upholds the highest industry standards and RS2’s in-house designed payments solution is the software of choice by many of the world’s leading and most innovative banks and financial institutions.
About the Job
As a Data Engineer within the AI and Automation division, you will design, build, and maintain the data infrastructure that powers our Business Intelligence and AI initiatives.
Your primary mandate is to transform fragmented data sources (source code, Jira tickets, Confluence, task schedules, CRMs, and internal documentation) into reliable, scalable, and actionable data assets.
In this role, you will bridge the gap between technical infrastructure and business value.
Working closely with both technical teams and business stakeholders, you will ensure our data accurately captures operational realities and is delivered efficiently to support strategic decision-making, optimize internal processes, and drive commercial growth.
Responsibilities
- Data
- Pipeline
Development: Design, build, and maintain robust ETL/ELT pipelines to ingest, transform, and load data from internal systems, APIs, and third‑party platforms, carrying out the necessary pre‑processing of structured and unstructured data.
- Business Alignment & Impact: Partner closely with cross‑functional teams and stakeholders to understand strategic objectives, translating business challenges into scalable technical data solutions and proposing data‑driven strategies.
- Data Architecture & Warehousing: Develop and maintain data models, warehouses, and storage solutions that support Business Intelligence, reporting, and AI initiatives, continuously enhancing data collection procedures to capture all relevant information.
- Data
Integration: Consolidate data from diverse sources including Jira, Confluence, source code repositories, CRM systems, scheduling platforms, and internal documentation repositories.
- AI/ML Readiness: Prepare structured and curated datasets to support analytics, machine learning, and AI enablement initiatives.
- Data Quality & Governance: Implement data quality controls, monitoring, validation, and lineage tracking to ensure the accuracy, consistency, reliability, and compliance across all datasets.
- Database Optimization: Design and optimize database structures, queries, and storage solutions to improve performance and maintainability.
- Continuous Improvement & Monitoring: Monitor, evaluate, and continuously improve the performance, reliability, and scalability of digital data processes, making necessary adjustments to ensure they meet predefined business objectives.
- Cross‑Functional
- Problem
Solving: Actively participate in solution design, technical discussions, and continuous improvement initiatives to solve challenges facing the organization.
Dev Ops & CI/CD: Contribute to CI/CD practices, automated testing, deployment pipelines, and infrastructure reliability.
- Documentation & Knowledge
Sharing: Maintain clear technical documentation, data dictionaries, and architecture diagrams to facilitate team onboarding and long‑term maintainability.
- Analytics & Reporting
Support: Support strategic reporting initiatives by delivering curated, business‑ready datasets.
Work closely with Power BI developers to provide data modelling support, ensure they have a reliable data foundation, and help present results in a clear manner.
- Ad‑Hoc Responsibilities: Carry out any other relevant tasks assigned by the Manager of Business Intelligence Solutions.
- Must‑Have Requirements
- BSc or MSc in Computer Science, Data Science, Analytics, or equivalent practical experience.
- Strong proficiency in Python for data processing, automation, and API integrations.
- Strong SQL skills and experience working with relational databases such as Postgre SQL, My SQL, or Oracle.
- Experience designing, building, and maintaining ETL/ELT pipelines, with a solid understanding of data warehousing concepts, dimensional modelling, and architecture best practices.
Experience consuming and integrating REST APIs.
- Experience with source control and CI/CD practices using Git Lab.
- Implement automated validation checks to ensure historical data integrity and consistency.
- Strong analytical and problem‑solving skills, with an awareness of data security, privacy, and governance principles.
- Excellent communication skills in English, both written and verbal, with strong documentation and knowledge‑management practices.
- Research Oriented
- Nice‑to‑Have Requirements
- Experience with workflow orchestration tools (we currently use Apache Airflow).
- Experience with data transformation and modelling tools such as dbt.
- Experience working with Business Intelligence platforms such as Power BI or Tableau.
- Experience supporting AI, machine learning, or generative AI initiatives.
- Experience working with Atlassian products such as Jira and Confluence.
- Experience with containerization technologies such as Docker.
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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, das sich auf sichere Zahlungslösungen spezialisiert hat. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert RS2 kontinuierliches Lernen und Zusammenarbeit, während die Lage in einem internationalen Kontext spannende Herausforderungen und Wachstumsmöglichkeiten bietet. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen und der Chance, an wegweisenden Projekten im Bereich KI und Automatisierung mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 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 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!
