Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe produktive ETL-Pipelines für Analysen und maschinelles Lernen.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Souveränität in Europa voran.
- Vorteile: Kreative Freiheit, schnelle Entscheidungsprozesse und stabile Unternehmensbasis.
- Weitere Informationen: Agiles Teamumfeld mit Fokus auf Datenqualität und Sicherheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und arbeite an innovativen Datenlösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über 4 Jahre Branchenerfahrung als Data Engineer.
Erfahrung in der Entwicklung von großangelegten Batch-Streaming-ETLs in Spark, vorzugsweise in Databricks.
Fachkenntnisse in der Entwicklung mit Python. Scala-Kenntnisse 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.
- Nutzung Ihrer Softwareentwicklungskompetenzen und Setzen neuer Standards für Entwicklung und Bereitstellung.
- Optimierung der Leistung von Data Engineering-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 Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen.
- 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 in Bad Friedrichshall die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten zur digitalen Souveränität Europas zu arbeiten. Mit einer offenen Unternehmenskultur, schnellen Entscheidungsprozessen und echten Gestaltungsspielräumen fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von einem stabilen Umfeld innerhalb der Schwarz Gruppe, das Ihnen Sicherheit und Perspektiven für Ihre Karriere bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer Bad Friedrichshall (gn) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten in Python, Spark und anderen relevanten Technologien prüfen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Sprich über deine Projekte und was dich an Data Engineering begeistert. Zeige, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an der Branche und den neuesten Trends.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns im Auge hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht.
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!:Wenn du dich bei uns bewirbst, zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende deine eigene Stimme und Persönlichkeit in deinem Anschreiben. Das hilft uns, einen Eindruck von dir zu bekommen und macht deine Bewerbung einzigartig.
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, um sicherzugehen, dass alles klar und professionell ist.
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Stellenbeschreibung als Leitfaden für deine Bewerbung. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die zu den Anforderungen passen. So zeigen wir, dass du genau das mitbringst, was wir suchen!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt an die richtige Stelle gelangt. Wir freuen uns auf dich!
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 nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Projekte vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten als Data Engineer demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Verbesserung der Datenqualität und -sicherheit beigetragen hast. Das zeigt, dass du hands-on bist und echte Lösungen liefern kannst.
✨Agilität und Teamarbeit betonen
Da die Stelle in einem agilen Umfeld ist, solltest du Beispiele für deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams parat haben. Erkläre, wie du mit Data Scientists und anderen Stakeholdern zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Das zeigt, dass du gut im Team arbeiten kannst und die agile Denkweise verstehst.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das könnten Fragen zu den aktuellen Projekten des Unternehmens oder zu den verwendeten Technologien sein. Das zeigt dein Interesse und deine Neugierde, was in der Rolle wichtig ist. Außerdem hilft es dir, mehr über die Unternehmenskultur zu erfahren.
