Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and maintain scalable data pipelines and models for analytics and AI use cases.
- Unternehmen: Join a growing team focused on AI and industry expertise across the Americas, Europe, and Asia.
- Vorteile: Enjoy a collaborative environment that values curiosity, ownership, and continuous learning.
- Weitere Informationen: Expected travel is minimal, at 0 - 10%.
- Warum dieser Job: Be part of a team that turns complex business challenges into practical solutions.
- Qualifikationen: Strong experience in data engineering with proficiency in SQL and Python required.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
In dieser Rolle entwerfen, bauen und betreiben Sie skalierbare Datenpipelines und -plattformen, die Analysen, Berichterstattung und fortschrittliche datengestützte Anwendungsfälle ermöglichen, die direkt in Kundenumgebungen und schnelllebige Lieferteams eingebettet sind. Sie übersetzen Geschäfts- und Analyseanforderungen in robuste, wartbare Datenlösungen und stellen sicher, dass Daten zuverlässig, sicher und für die gesamte Organisation zugänglich sind. Sie arbeiten eng mit Kunden zusammen und kombinieren cloud-native Softwareentwicklung, Unternehmensdatenengineering und produktionsreife KI-Fähigkeiten, um komplexe reale Geschäftsprobleme schnell zu lösen.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen, entwickeln und warten Sie skalierbare Datenpipelines und Datenmodelle, die Analysen, Berichterstattung und KI-Anwendungsfälle unterstützen.
- Integrieren Sie Daten aus mehreren internen und externen Quellen und stellen Sie die Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit über die Datenlandschaft hinweg sicher.
- Bauen und optimieren Sie Datenverarbeitungs-Workflows unter Verwendung moderner Datenplattformen und cloudbasierter Technologien.
- Stellen Sie sicher, dass Datenlösungen die Unternehmensanforderungen an Leistung, Sicherheit, Governance und Compliance erfüllen.
- Embedden Sie sich direkt in Kundenprojekte und schnelllebige funktionsübergreifende Teams, um Geschäftsprozesse, technische Landschaften und operationale Herausforderungen schnell zu verstehen.
- Zusammenarbeiten mit Datenwissenschaftlern, Analysten und Produktteams, um analytische Anforderungen in effiziente Datenengineering-Designs zu übersetzen.
- Überwachen, beheben und verbessern Sie Datenpipelines und -plattformen, um die betriebliche Stabilität und kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen.
- Erfassen Sie wiederverwendbare Muster, Beschleuniger und Möglichkeiten zur Produktverbesserung aus Kundenengagements und tragen Sie zu Engineering-Standards, -Rahmenwerken und Best Practices über Teams hinweg bei.
- Tragen Sie zu Engineering-Standards, Best Practices und wiederverwendbaren Komponenten bei, um Effizienz und Wartbarkeit zu erhöhen.
Qualifikationen
- Starke Erfahrung im Datenengineering, einschließlich des Designs und der Implementierung skalierbarer Datenpipelines und Datenmodelle.
- Fähigkeit, effektiv in einem Agentic AI-Kontext zu arbeiten und zum Design, zur Anwendung und zum verantwortungsvollen Einsatz von KI-Agenten innerhalb komplexer Geschäftsprozesse beizutragen.
- Kenntnisse in SQL und mindestens einer Programmiersprache, die häufig im Datenengineering verwendet wird (z. B. Python).
- Erfahrung mit modernen Datenplattformen und cloudbasierten Datentechnologien (z. B. Data Warehouses, Data Lakes, verteilte Verarbeitungsframeworks).
- Solides Verständnis von Datenqualität, Daten-Governance und Datenlebenszyklusmanagement in Unternehmensumgebungen.
- Fähigkeit, Geschäfts- und Analysebedürfnisse in robuste technische Datenlösungen zu übersetzen.
- Starke Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv über technische und nicht-technische Teams hinweg zu arbeiten.
- Entwerfen und Bauen von skalierbaren ETL/ELT-Pipelines, robusten Datenmodellen und integrierten Unternehmensdatensystemen unter Verwendung moderner Lakehouse-Architekturen (Parquet, Delta Lake) und Plattformen wie SAP HANA, Databricks und Big-Data-Frameworks (PySpark).
- Entwickeln und verwalten Sie Batch- und Echtzeit-Datenpipelines unter Verwendung von Workflow-Orchestrierungstools (z. B. Airflow) und Streaming-Technologien wie Kafka, um eine zuverlässige, effiziente und leistungsstarke Datenverarbeitung sicherzustellen.
- Sicherstellen von Datenqualität, Governance, Compliance und PII-Schutz bei der Implementierung von CI/CD-Pipelines und Anwendung von Best Practices mit Docker und Git innerhalb von Datenengineering-Workflows.
Wo Sie hingehören
Sie werden Teil eines wachsenden Teams von KI- und Branchenspezialisten, das sich der Betreuung von Kunden in der Region (Amerika, Europa, Asien) widmet. Wir schaffen ein kollaboratives, wirkungsvolles Umfeld, das tiefes KI-Wissen, starke Branchenkenntnisse und regionales Verständnis vereint, um Kunden bei der Innovation, Transformation und Führung in ihren Märkten zu unterstützen. Dieses Team gedeiht darauf, gemeinsam zu arbeiten, um komplexe geschäftliche Herausforderungen in praktische, skalierbare Lösungen umzuwandeln. Sie finden ein Umfeld, das Neugier, Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen schätzt, in dem neue Ideen gefördert werden und der reale Einfluss zählt. Sie werden hier gedeihen, wenn Sie kundenorientiert sind, von sinnvollen Ergebnissen motiviert werden und sich wohlfühlen, in einer sich schnell entwickelnden KI-Landschaft mit Unklarheiten umzugehen.
Wir setzen uns für Chancengleichheit am Arbeitsplatz ein und bieten Barrierefreiheitsunterstützung für Bewerber mit körperlichen und/oder geistigen Behinderungen.
Forward Deployed Data Engineer Expert (f/m/d) Arbeitgeber: SAP
This company fosters a high-impact environment combining AI expertise and industry knowledge. Located globally, they prioritize customer-centric solutions and provide accessibility accommodations for applicants with disabilities.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Forward Deployed Data Engineer Expert (f/m/d) 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 SAP 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 Forward Deployed Data Engineer Expert (f/m/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 Forward Deployed Data Engineer Expert (f/m/d) bei SAP gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SAP 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 SAP entscheidend sein!