Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und arbeite an innovativen KI-Projekten.
- Unternehmen: SAP, ein führendes Unternehmen in der Technologiebranche mit einem kollaborativen Umfeld.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und löse reale Geschäftsprobleme.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Teamarbeit-Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Wir helfen der Welt, besser zu funktionieren. Bei SAP halten wir es einfach: Sie bringen Ihr Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in Ihnen zum Vorschein. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Sie finden einen Ort, an dem Sie Sie selbst sein können, Ihr Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören können.
Was Sie aufbauen werden:
- In dieser Rolle entwerfen, bauen und betreiben Sie skalierbare Datenpipelines und -plattformen, die Analysen, Berichterstattung und fortschrittliche datengestützte Anwendungsfälle ermöglichen.
- Sie übersetzen geschäftliche und analytische Anforderungen in robuste, wartbare Datenlösungen und stellen sicher, dass Daten zuverlässig, sicher und zugänglich sind.
- Sie arbeiten eng mit Kunden zusammen und kombinieren cloud-native Softwareentwicklung, Unternehmensdatenengineering und produktionsreife KI-Fähigkeiten.
- Sie sind verantwortlich für die technische Qualität, Skalierbarkeit und den Geschäftswert der gelieferten Lösungen.
- Sie arbeiten an der Schnittstelle von Engineering, Daten, KI und Kundenlieferung.
In dieser Rolle werden Sie:
- Skalierbare Datenpipelines und Datenmodelle entwerfen, entwickeln und pflegen, die Analysen, Berichterstattung und KI-Anwendungsfälle unterstützen.
- Daten aus mehreren internen und externen Quellen integrieren und die Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherstellen.
- Datenverarbeitungs-Workflows mit modernen Datenplattformen und cloudbasierten Technologien aufbauen und optimieren.
- Sicherstellen, dass Datenlösungen die Unternehmensanforderungen an Leistung, Sicherheit, Governance und Compliance erfüllen.
- Direkt in Kundenprojekte und schnelllebige, funktionsübergreifende Teams eingebettet werden.
- Mit Datenwissenschaftlern, Analysten und Produktteams zusammenarbeiten, um analytische Anforderungen in effiziente Datenengineering-Designs zu übersetzen.
- Datenpipelines und -plattformen überwachen, beheben und verbessern.
- Wiederverwendbare Muster und Produktverbesserungsmöglichkeiten erfassen und zu Engineering-Standards und Best Practices beitragen.
Was Sie mitbringen:
- Starke Erfahrung im Datenengineering, einschließlich des Designs und der Implementierung skalierbarer Datenpipelines und Datenmodelle.
- Fähigkeit, effektiv in einem Agentic AI-Kontext zu arbeiten.
- Kenntnisse in SQL und mindestens einer Programmiersprache, die im Datenengineering häufig verwendet wird (z. B. Python).
- Erfahrung mit modernen Datenplattformen und cloudbasierten Datentechnologien.
- Solides Verständnis von Datenqualität, Daten-Governance und Datenlebenszyklusmanagement.
- Fähigkeit, geschäftliche und analytische Bedürfnisse in robuste technische Datenlösungen zu übersetzen.
- Starke Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten.
- Entwicklung und Verwaltung von Batch- und Echtzeit-Datenpipelines.
- Sicherstellung von Datenqualität, Governance, Compliance und PII-Schutz.
Wo Sie dazugehören:
Sie werden Teil eines wachsenden KI- und Branchenteams sein, das sich der Unterstützung von Kunden in der Region widmet. Wir schaffen ein kollaboratives, wirkungsvolles Umfeld, das tiefes KI-Wissen, starke Branchenkenntnisse und regionales Verständnis vereint.
Wir arbeiten eng mit Entscheidungsträgern zusammen, hinterfragen Annahmen mit Daten und geben Datenwissenschaftlern Raum, die Strategie zu beeinflussen. Wir schätzen scharfes Denken, geschäftliche Neugier und klare Kommunikation.
SAP setzt sich für die Werte der Chancengleichheit ein und bietet Barrierefreiheit für Bewerber mit körperlichen und/oder geistigen Behinderungen.
Forward Deployed Data Engineer Expert (f/m/d) Arbeitgeber: SAP
SAP ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten entfalten und kontinuierlich wachsen können. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation ermöglicht SAP seinen Mitarbeitern, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die echte Auswirkungen auf Unternehmen weltweit haben. Die Unternehmenskultur fördert Neugierde, Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen, während umfassende Benefits und Entwicklungsmöglichkeiten sicherstellen, dass jeder Mitarbeiter geschätzt und unterstützt wird.
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!
