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 Entscheidungen und ein stabiles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft Europas mit innovativen Technologien und agilen Teams.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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
- 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 Souveränität Europas mitzuwirken. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, schnellen Entscheidungsprozessen und kreativen Freiräumen fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von einer stabilen Unternehmensstruktur und der Zusammenarbeit in interdisziplinären agilen Teams, was eine spannende und sinnstiftende Tätigkeit im Bereich Data Engineering ermöglicht.
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. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen können, also lass uns aktiv sein und unser Netzwerk erweitern!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten als Data Engineer zeigen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit ETL-Prozessen und Cloud-Technologien zu diskutieren.
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile sie! Ob auf GitHub oder in deinem Portfolio, zeige, was du kannst. Lass uns unsere Erfolge präsentieren und potenzielle Arbeitgeber beeindrucken!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Also, zögere nicht und mach den ersten Schritt zu deinem neuen Job!
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!:Wenn du dich bei uns bewirbst, zeig uns, wer du wirklich bist. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen und erzähl uns von deinen Erfahrungen als Data Engineer. Wir suchen nach echten Menschen, nicht nur nach Lebensläufen!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen, bevor du es abschickst.
Zeig deine Skills!:Nutze die Gelegenheit, um deine technischen Fähigkeiten hervorzuheben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen mit ETL-Pipelines, Python und Cloud-Umgebungen. Je mehr wir über deine Expertise wissen, 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 darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Spark, Databricks und Apache Airflow. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit ETL-Pipelines, Datenqualität und Cloud-Umgebungen zu sprechen. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst und bereits bewiesen hast, dass du sie erfüllen kannst.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine analytischen Fähigkeiten und dein agiles Denken testen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit Probleme in der Dateninfrastruktur gelöst hast und welche Maßnahmen du ergriffen hast, um die Datenqualität zu gewährleisten.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den verwendeten Technologien oder der Teamdynamik. So kannst du auch herausfinden, ob das Unternehmen gut zu dir passt.
