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 innovative Lösungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und setze neue Standards in der Datenverarbeitung.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
+4 Jahre Berufserfahrung 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 und Sicherstellung ihrer Qualität und Nachhaltigkeit
- Nutzen Sie Ihre Softwareentwicklungskompetenzen und setzen Sie neue 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 Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen
- Arbeiten in interdisziplinären agilen Teams mit Data Scientists, Data Engineers, Product Owners und Abteilungen
Data Engineer Bad Friedrichshall (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Bad Friedrichshall nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit, an der digitalen Transformation Europas aktiv mitzuwirken. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung, kreativen Freiräumen und schnellen Entscheidungsprozessen fördert das Unternehmen eine agile und kollaborative Kultur, die es den Angestellten ermöglicht, ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen und an spannenden Projekten zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer Bad Friedrichshall (m/w/d) 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 Herausforderungen, die sie mit sich bringt.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer Bad Friedrichshall (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also sei authentisch in deiner Bewerbung. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten. Das macht deine Bewerbung einzigartig!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles passt.
Zeig deine Skills!:Nutze die Gelegenheit, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten klar darzustellen. Erzähl uns von deinen Projekten und wie du mit Technologien wie Python, Spark oder GCP gearbeitet hast. Das hilft uns, dich besser einzuschätzen!
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. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Berufserfahrung zu teilen, insbesondere zu ETL-Pipelines und Datenqualitätsmanagement. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren.
✨Agilität und Teamarbeit betonen
Da die Stelle in einem agilen Umfeld ist, solltest du deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams hervorheben. Erkläre, wie du zur Zusammenarbeit beigetragen hast und welche Methoden du verwendet hast, um die Teamziele zu erreichen.
