Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe produktive ETL-Pipelines für Analysen und maschinelles Lernen.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, innovativ und zukunftsorientiert.
- Vorteile: Gestaltungsspielräume, schnelle Entscheidungswege und ein stabiles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Agiles Team mit Fokus auf hohe Qualität und Datenverlässlichkeit.
- Warum dieser Job: Trage zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, ETL-Pipelines und Cloud-Umgebungen, idealerweise mit Docker und Kubernetes.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Du verfügst über fundierte Kenntnisse in der Python-Entwicklung mit Fokus auf saubere Software-Prinzipien.
Scala-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Softwaretests sind ein deutlicher Pluspunkt.
Du bringst praktische Erfahrung in der Entwicklung von Batch- und Streaming-ETL-Pipelines mit.
Du kennst dich mit Apache Spark, oder ähnlichen Frameworks, zur Ausführung von ETL Jobs, aus.
Du bist vertraut im Umgang mit modernen Open-Table Formaten wie Apache Iceberg oder Delta Lake.
Du weißt, wie man Schema-Evolution handhabt und Lakehouse Speicherstrukturen pflegt.
Du orchestrierst komplexe Workflows souverän mittels Apache Airflow.
Du kannst Datenpipelines effektiv aufbauen, planen und überwachen.
Du verfügst über praktische Erfahrung mit Apache Kafka für Echtzeit-Messaging und Event-Processing.
Du hast Erfahrung mit der Arbeit an containerisierten Anwendungen in Cloud-Umgebungen.
Dies umfasst den praktischen Einsatz von Docker und Kubernetes, vorzugsweise in der Google Cloud Platform (GCP).
Du verstehst Mechanismen zur Datensicherheit und Datenkatalogisierung.
Du bringst praktische Erfahrung in der Anwendung von Column-Level Security (CLS), Row-Level Security (RLS) sowie Katalog-Tools wie Unity Catalog mit.
Du wendest etablierte Dev Ops- und Software-Engineering-Praktiken in deiner täglichen Arbeit an.
Dazu gehören die Nutzung von Git, das Schreiben automatisierter Tests und das Bereitstellen von Code über CI/CD-Pipelines.
Du verfügst über verhandlungssichere Englischkenntnisse und arbeitest effektiv in interdisziplinären Teams zusammen.
Du verfolgst einen eigenverantwortlichen und detailorientierten Ansatz zur Gewährleistung von Datenverlässlichkeit.
Du agierst erfolgreich in agilen Teamstrukturen und legst stets Wert auf hohe Qualität.
Du arbeitest strukturiert und eigenverantwortlich – auch und besonders im Remote-Alltag.
Einleitungstext Fähigkeiten, Erfahrung, Qualifikationen, Wenn Sie für diese Stelle geeignet sind, dann bewerben Sie sich noch heute.
Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa.
Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und Pre Zero.
Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen.
Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data & AI, Communication und Workspace. xfmxmju Trage auch du zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei.
Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und
Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.
Deine Aufgaben Develop and operate productive ETL pipelines for reports, analysis and machine learning and ensure their quality and sustainability Use your software development skills and set new standards for development and deployment Optimize the performance of data engineering solutions and guarantee their scalability Ensure data quality and consistency through data validation and cleansing Monitor and fix errors in the data infrastructure to minimize downtime Implement data security and privacy measures Work in interdisciplinary agile teams with data scientists, data engineers, product owners and departments
Data Engineer - Berlin (m/w/x) - For German Resident Only Arbeitgeber: Schwarz Digits
Als Arbeitgeber bietet Schwarz Digits ein inspirierendes Arbeitsumfeld, das von Professionalität und Teamgeist geprägt ist. Die enge Zusammenarbeit mit dem Vorstandsvorsitzenden ermöglicht nicht nur einen tiefen Einblick in strategische Entscheidungen, sondern auch die Chance zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Zudem profitieren Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsmodellen und einer modernen IT-Infrastruktur, die das cloudbasierte Arbeiten erleichtert und somit eine optimale Work-Life-Balance fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Berlin (m/w/x) - For German Resident Only 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 Schwarz Digits 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 Data Engineer - Berlin (m/w/x) - For German Resident Only 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 Data Engineer - Berlin (m/w/x) - For German Resident Only bei Schwarz Digits gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits 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 Schwarz Digits entscheidend sein!
