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 stabile Unternehmensbasis.
- Weitere Informationen: Agiles Teamumfeld 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 - 80000 € pro Jahr.
~+4 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer
~ Erfahrung in der Entwicklung von großangelegten Batch- und Streaming-ETLs in Spark, vorzugsweise in Databricks
~ Expertise in der Entwicklung mit Python. Scala-Kenntnisse sind ein Plus
~ Gute Kenntnisse in Apache Airflow für die 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 ein Plus
~ Praktische Erfahrung mit containerisierten Anwendungen, vorzugsweise orchestriert in Kubernetes
~ Erfahrung mit Google Pub/Sub ist bevorzugt
~ Kenntnisse 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 sowie Sicherstellung ihrer Qualität und Nachhaltigkeit
- Nutzung Ihrer Softwareentwicklungskompetenzen und Setzen neuer Standards für Entwicklung und Bereitstellung
- Optimierung der Leistung von Datenengineering-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 Scientist / Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der digitalen Souveränität Europas mitzuwirken. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das schnelle Entscheidungsprozesse und kreative Freiheit fördert, profitieren Sie von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten in einem stabilen Konzernumfeld. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem innovativen Team zu entfalten und an spannenden Projekten im Bereich Cloud, Cyber Security und Data & AI zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist / Data Engineer (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 nur auf die Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Verbindungen suchen, die uns helfen können, den Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Zeig deine Skills!
Erstelle ein Portfolio oder GitHub-Projekte, die deine Fähigkeiten als Data Engineer zeigen. Wenn du deine Arbeit präsentierst, wird es einfacher, potenzielle Arbeitgeber von deinem Können zu überzeugen.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen für Data Engineers vertraut und übe deine Antworten. Lass uns auch technische Herausforderungen simulieren, um sicherzustellen, dass wir bereit sind, unser Wissen unter Beweis zu stellen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und wir können dich schneller in den Auswahlprozess einbeziehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist / Data Engineer (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 deine eigene Stimme und Persönlichkeit in deinem Anschreiben. Das macht es für uns einfacher, einen Eindruck von dir zu bekommen.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben fehlerfrei sind. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass am besten jemanden drüberlesen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Anforderungen aus der Stellenbeschreibung, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu betonen. Zeige uns, wie du mit deinen Skills genau das mitbringst, was wir suchen – das macht deine Bewerbung viel überzeugender!
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 an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können.
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 sicherzustellen.
✨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.
