Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für Cloud- und On-Premise-Umgebungen.
- Unternehmen: Scaletech, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Modell und hohe Eigenverantwortung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit wenig Bürokratie und großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von AI mit sichtbarem Einfluss auf spannende Projekte.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke SQL- und Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Bei AtScaletech bauen wir die Datenfundamente, die Unternehmen benötigen, um KI tatsächlich zu nutzen. Wir entwerfen und migrieren Cloud-Datenplattformen auf Snowflake und bringen Ihre Daten in die Form, in der Analysen, ML und KI darauf tatsächlich funktionieren.
Unser wachsendes Datenteam benötigt Unterstützung. Treten Sie als Mid to Senior Data Engineer bei, wo Sie sich auf das Design und den Aufbau von Datenpipelines konzentrieren, rohe Daten in Strukturen umwandeln, mit denen Analysten und Geschäftsbenutzer arbeiten können, und alles performant, dokumentiert und zuverlässig halten, während die Volumina wachsen.
Was Sie tun werden:
- Effiziente Datenpipelines entwerfen, entwickeln und optimieren, um die Verarbeitung und Integration über lokale und Cloud-Umgebungen zu rationalisieren.
- Datenplattformen verbessern und die Verantwortung für die Optimierung von Leistung und Skalierbarkeit innerhalb einer Datenplattform übernehmen.
- Datenmodelle erstellen und pflegen, die für analytische Leistung optimiert sind.
- Datenqualitätsrahmen für Validierung, Tests und Überwachung implementieren.
- Best Practices für Daten-Governance etablieren, um die Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten.
- Eng mit anderen Datenteams zusammenarbeiten, um deren Anforderungen zu verstehen und in umsetzbare Lösungen zu übersetzen.
Erforderliche Fähigkeiten & Erfahrungen:
- Über 5 Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering oder in einer ähnlichen Rolle.
- Starke Kenntnisse in SQL und Python mit Erfahrung in Datenlagerung und Cloud-Migrationsprojekten.
- Erfahrung mit Snowflake oder einer vergleichbaren Plattform wie Databricks, BigQuery oder Redshift.
- Praktische Erfahrung mit AWS oder Azure Cloud-Plattformen.
- Kenntnisse in ETL-Prozessen, Datenmodellierung und Daten-Governance.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv mit Kunden und interdisziplinären Teams zusammenzuarbeiten.
- Fließende Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Wünschenswerte Fähigkeiten:
- Erfahrung mit maschinellem Lernen.
- Erfahrung im Erstellen von Dashboards in Superset, Power BI und/oder Tableau.
- Erfahrung mit Finanzdaten, SAP-ERP-Systemen oder dem Bankensektor.
Warum Scaletech? Ihr Einfluss ist sofort sichtbar, mit einem hohen Maß an Autonomie und voller Verantwortung für Ihre Arbeit. Das Arbeitsumfeld ist flexibel und transparent, mit einem hybriden Modell, das die meiste Zeit Remote-Arbeit ermöglicht, während etwa 15 Tage pro Monat im Büro in Wien erforderlich sind. Die Umgebung ist so gestaltet, dass sie unkompliziert und bürokratiefrei ist, sodass Sie Änderungen schnell umsetzen, neue Ideen ausprobieren und Ergebnisse ohne unnötige Reibung sehen können.
Hinweis: Diese Position steht Kandidaten mit Wohnsitz in Wien oder solchen, die bereit sind umzuziehen, offen. Bewerber müssen bereits über eine gültige Arbeitserlaubnis für Österreich verfügen, eine Visumsponsoring ist für diese Rolle nicht verfügbar.
Mid to Senior Data Engineer Arbeitgeber: Scaletech
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, in dem du deinen Bereich im E-Commerce und Retention Marketing eigenverantwortlich gestalten kannst. Mit flachen Hierarchien, einem modernen Arbeitsplatz in Bruchköbel und der Unterstützung eines erfahrenen Gründerduos fördern wir deine persönliche und berufliche Entwicklung. Zudem erwarten dich abwechslungsreiche Projekte, flexible Arbeitszeiten und ein attraktives Vergütungspaket, das deine Leistungen honoriert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Mid to Senior 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 Scaletech 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 Mid to Senior 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 Mid to Senior Data Engineer bei Scaletech gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Scaletech 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 Scaletech entscheidend sein!
