Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe produktive ETL-Pipelines für Analysen und maschinelles Lernen.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, fördert digitale Souveränität in Europa.
- Vorteile: Kreative Freiheit, schnelle Entscheidungen und stabile Unternehmensbasis.
- Weitere Informationen: Agiles Teamumfeld mit Fokus auf Datenqualität und Sicherheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
+4 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer
- Erfahrung in der Entwicklung von großangelegten Batch- und Streaming-ETLs in Spark, vorzugsweise in Databricks
- Fachkenntnisse in Python; Kenntnisse in Scala sind von Vorteil
- Gute Kenntnisse von Apache Airflow zur Workflow-Orchestrierung
- Erfahrung in Cloud-Umgebungen, vorzugsweise GCP
- Starke praktische Erfahrung mit modernen, Open-Source-Tabellenformaten wie Apache Iceberg oder Delta Lake zur Verwaltung von großangelegten Data Lakehouse-Architekturen
- Nachweisliche Erfolge im Management von Datenzugriffssteuerungen, CLS, RLS und Katalogisierungs-Workflows; Erfahrung mit Unity Catalog ist von Vorteil
- Praktische Erfahrung mit containerisierten Anwendungen, vorzugsweise orchestriert in Kubernetes
- Erfahrung mit Google Pub/Sub ist bevorzugt
- Kenntnis des Softwareentwicklungszyklus und seiner besten Praktiken (z.B. CI/CD, DevOps, Testing)
- Analytische Fähigkeiten, ein Auge für Datenqualität, agiles Mindset, Unabhängigkeit und Hands-on-Mentalität
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung und Betrieb produktiver ETL-Pipelines für Berichte, Analysen und maschinelles Lernen sowie Sicherstellung ihrer Qualität und Nachhaltigkeit
- Nutzen Sie Ihre Softwareentwicklungskompetenzen und setzen Sie neue Standards für Entwicklung und Bereitstellung
- Optimierung der Leistung von Datenengineering-Lösungen und Gewährleistung ihrer Skalierbarkeit
- Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz durch Datenvalidierung und -bereinigung
- Überwachung und Behebung von Fehlern in der Dateninfrastruktur zur Minimierung von Ausfallzeiten
- Implementierung von Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen
- Arbeiten in interdisziplinären agilen Teams mit Data Scientists, Data Engineers, Product Owners und Abteilungen
Data Engineer Bad Friedrichshall (gn) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der digitalen Transformation Europas aktiv mitzuwirken. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das schnelle Entscheidungsprozesse und kreative Freiräume fördert, profitieren Sie von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten in einem stabilen Konzernumfeld. Zudem erwartet Sie eine offene Unternehmenskultur, die Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit schätzt, sowie attraktive Benefits, die Ihre berufliche und persönliche Entwicklung unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer Bad Friedrichshall (gn) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Kenntnisse in Python, Spark und anderen relevanten Technologien unter Beweis zu stellen. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen dafür zu finden!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Frag nach dem Bewerbungsprozess oder teile deine Begeisterung für das Unternehmen – das kann einen großen Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website für deine Bewerbung! Wir haben viele spannende Stellenangebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Bewirb dich direkt über uns und profitiere von einem schnellen und unkomplizierten Prozess.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer Bad Friedrichshall (gn) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende deine eigene Stimme und Persönlichkeit in deinem Anschreiben. Das macht es für uns einfacher, einen Eindruck von dir zu bekommen.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Anforderungen aus der Stellenbeschreibung, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu betonen. Zeige uns, wie du mit deinen Skills perfekt ins Team passt und was du für uns tun kannst.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Spark, Python und Apache Airflow. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, deine Kenntnisse zu vertiefen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du als Data Engineer gemeistert hast. Erkläre, wie du ETL-Pipelines entwickelt hast und welche Tools du verwendet hast, um Probleme zu lösen oder die Effizienz zu steigern.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da du in interdisziplinären agilen Teams arbeiten wirst, ist es wichtig, deine Teamarbeit zu betonen. Teile Beispiele, wie du erfolgreich mit Data Scientists und anderen Stakeholdern zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du Fragen stellen, um dein Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess oder wie das Team die Zusammenarbeit gestaltet. Das zeigt, dass du proaktiv und engagiert bist.
