Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle und optimiere komplexe SQL-Lösungen in einem innovativen Umfeld.
- Unternehmen: Schmitt Engineering, ein verlässlicher Partner der Industrie mit über 30 Jahren Erfahrung.
- Vorteile: Übertarifliche Vergütung, 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Optionen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten und Mitarbeiterevents.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Engineering und Erfahrung im Data Warehouse-Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Als mittelständisches Unternehmen und verlässlicher Partner der Industrie liefert Schmitt Engineering umfassende technische Expertise. Unsere Tätigkeiten erstrecken sich entlang der Prozesskette von der Planung und Projektierung über die Entwicklung und Konstruktion bis hin zur Fertigung, Montage und Inbetriebnahme.
Ist Technik auch Ihre Leidenschaft? Dann werden Sie Teil unseres Teams und entwickeln mit uns die Zukunft.
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenmodelle, SQL-Transformationen und ELT-Pipelines in Snowflake und dbt sowie Aufbau semantischer und Reporting-Schichten
- Analyse und Modellierung von SAP-MM-Beschaffungsprozessen und -Daten einschließlich Entwicklung von Extraktions- und Transformationslogiken sowie Unterstützung bei Migration und Harmonisierung
- Entwicklung und Optimierung komplexer SQL-Lösungen zur Verbesserung der Performance von Datenmodellen, Datenladeprozessen, Reporting und Snowflake-Umgebungen
- Bereitstellung hochwertiger, KI-fähiger Daten und Schnittstellen einschließlich Datenverträgen, Datenaufbereitung, Feature Engineering sowie Retrieval-, Anreicherungs- und Kontextdaten
- Sicherstellung von Datenqualität, Governance und Nachvollziehbarkeit durch Monitoring, Validierung, Reconciliation, Data Lineage, Dokumentation und Einhaltung relevanter Standards
- Enge Zusammenarbeit mit AI Backend Engineers, Procurement SMEs und weiteren Fachbereichen sowie technische Beratung bei Architektur- und Lösungsdesign, Coaching, kontinuierlicher Verbesserung sowie Incident- und Root-Cause-Analysen
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Engineerings, Informationssysteme, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation
- Berufserfahrung im Data Engineering oder in der Data-Warehouse-Entwicklung sowie in der Arbeit mit unternehmensweiten Beschaffungs- oder ERP-Daten und geschäftskritischen Analyseplattformen
- Erfahrung im Data-Warehouse-Design, Dimensional Modeling sowie mit ELT-/ETL-Frameworks und skalierbaren Datenplattformen
- Sicherer Umgang mit Snowflake, dbt und SQL auf Expertenniveau sowie mit SQL Performance Tuning, Query- und Datenmodelloptimierung, Workload-Analyse sowie Snowflake-Warehouse-Performance- und Kostenoptimierung
- Kenntnisse im Bereich Data Validation Frameworks, Reconciliation-Prozessen, Metadatenmanagement, Data Lineage und Root-Cause-Analysen
- Fundierte Kenntnisse der SAP-MM-Prozesse und -Tabellen, insbesondere zu Bestellanforderungen, Bestellungen, Verträgen, Einkaufsinfosätzen (PIR), Bezugsquellenlisten, Quotierungsvereinbarungen, Materialien, Lieferanten, Preiskonditionen und Einkaufsorganisationen
- Idealerweise Kenntnisse in Python, Snowpark, Git/GitLab, CI/CD-Pipelines, REST-APIs, AWS- oder Azure-Cloud-Plattformen sowie Qlik und Power BI
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir bieten Ihnen folgende Benefits:
- Übertarifliche Vergütungsstruktur, Urlaubs- und Weihnachtsgeld, betriebliche Altersvorsorge
- Unbefristeter Arbeitsvertrag
- 30 Tage Urlaub
- Flexible Arbeitszeitmodelle und Homeoffice-Möglichkeiten
- Mitarbeiter-Empfehlungsprogramm
- Mitarbeiterevents
- Über 30 Jahre Know-how und abwechslungsreiche Projekte in Hochtechnologiebranchen
Senden Sie uns bitte Ihre kompletten Bewerbungsunterlagen unter Angabe des frühestmöglichen Eintrittstermins und Ihrer Gehaltsvorstellung.
Senior Data Engineer (m/w/d) SAP und Snowflake Arbeitgeber: Schmitt Engineering
Schmitt Engineering ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur eine übertarifliche Vergütungsstruktur und flexible Arbeitszeitmodelle bietet, sondern auch die Möglichkeit, an spannenden Projekten in der Hochtechnologiebranche zu arbeiten. Mit über 30 Jahren Erfahrung fördern wir eine offene und unterstützende Unternehmenskultur, die auf Teamarbeit und individuellem Wachstum basiert, und bieten zahlreiche Mitarbeiterevents sowie ein Mitarbeiter-Empfehlungsprogramm, um das Gemeinschaftsgefühl zu stärken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (m/w/d) SAP und Snowflake 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 Schmitt Engineering 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 Senior Data Engineer (m/w/d) SAP und Snowflake 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 Senior Data Engineer (m/w/d) SAP und Snowflake bei Schmitt Engineering gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schmitt Engineering 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 Schmitt Engineering entscheidend sein!
