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 ein stabiles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Agiles Team 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 - 75000 € 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. Scala-Kenntnisse sind von Vorteil
~ Gute Kenntnisse in 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 Erfahrung 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
~ Kenntnisse des Softwareentwicklungszyklus und seiner Best Practices (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
- Arbeit in interdisziplinären agilen Teams mit Data Scientists, Data Engineers, Product Owners und Abteilungen
Data Engineer IT (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der digitalen Souveränität Europas 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 IT (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden. Also, sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten als Data Engineer prüfen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit ETL-Prozessen und Cloud-Technologien zu teilen. Wir wissen, dass du das kannst!
✨Zeige deine Projekte!
Habe eine Sammlung deiner besten Projekte bereit, um sie während des Interviews zu präsentieren. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So können wir deine Bewerbung schneller bearbeiten und du zeigst uns dein Interesse an der Position. Also, zögere nicht und bewirb dich jetzt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer IT (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine authentische Sprache und lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreib- und Grammatikfehler können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen oder nutze Tools, um sicherzustellen, dass alles tip-top ist!
Zeig deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen als Data Engineer. Konzentriere dich auf relevante Skills wie ETL-Pipelines, Python und Cloud-Umgebungen. Je konkreter du bist, desto besser können wir einschätzen, wie du ins Team passt.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Wenn du Erfahrung mit Spark, Databricks oder Apache Airflow hast, bereite konkrete Beispiele vor, wie du diese in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu ETL-Prozessen, Datenqualität und Cloud-Umgebungen. Übe, wie du deine Ansätze zur Problemlösung erklärst, insbesondere im Hinblick auf GCP und containerisierte Anwendungen. Zeige, dass du die besten Praktiken im Softwareentwicklungszyklus kennst.
✨Zeige deine analytischen Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit Datenanalyse und -validierung zu sprechen. Sei bereit, Beispiele zu geben, wie du Datenqualität sichergestellt und Probleme in der Dateninfrastruktur behoben hast. Das zeigt, dass du ein Auge für Details hast.
✨Sei bereit für Fragen zur Teamarbeit
Da du in interdisziplinären agilen Teams arbeiten wirst, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen Stakeholdern zu sprechen. Betone deine Fähigkeit, in einem agilen Umfeld zu arbeiten und wie du zur Teamdynamik beiträgst.
