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 Projekten im Datenbereich.
- 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
- 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 Machine Learning (m/w/d) 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 und einer stabilen Unternehmensstruktur. Hier arbeiten Sie in interdisziplinären agilen Teams und tragen zur Schaffung innovativer Lösungen im Bereich Data Engineering bei, während Sie gleichzeitig von den Vorteilen eines großen Unternehmens profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer Machine Learning (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!
✨Zeig deine Skills in Projekten!
Erstelle ein Portfolio oder arbeite an Open-Source-Projekten, die deine Fähigkeiten als Data Engineer zeigen. Das gibt dir nicht nur praktische Erfahrung, sondern auch etwas Greifbares, das du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Data Engineers vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Wir wissen, dass technische Interviews oft knifflig sind, also sei gut vorbereitet!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du die richtige Person für die Stelle bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und wir können dich schneller in den Auswahlprozess einbeziehen. Lass uns gemeinsam die digitale Zukunft gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer Machine Learning (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und bringe deine Leidenschaft für Data Engineering zum Ausdruck. Das macht deine Bewerbung authentisch und hebt dich von anderen ab.
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 klar und professionell rüberkommt.
Beziehe dich auf die Anforderungen!:Schau dir die Jobbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung an. Zeige, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen. Das zeigt uns, dass du die Stelle wirklich willst und die nötigen Skills mitbringst.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um bei uns durchzustarten, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
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.
✨Praktische Erfahrungen teilen
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Berufserfahrung zu teilen, insbesondere im Hinblick auf ETL-Pipelines und Datenqualität. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren.
✨Agile Denkweise demonstrieren
Betone deine agile Denkweise und deine Fähigkeit, in interdisziplinären Teams zu arbeiten. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich in agilen Umgebungen gearbeitet hast und wie du zur Teamdynamik beigetragen hast.
