Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Daten-Pipelines und leite ein agiles Engineering Team.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Entscheidungen in Europa voran.
- Vorteile: Gestaltungsspielräume, schnelle Entscheidungswege und ein stabiles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Agile Umgebung mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und persönlicher Entwicklung.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Teams und forme die digitale Zukunft Europas mit.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder Softwareentwicklung, Führungskompetenz von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Erfahrung: Du hast mindestens 4 Jahre professionelle Erfahrung im Data Engineering oder der Softwareentwicklung (außerhalb deines Studiums) und bist bereit für eine technische Führungsrolle (oder bringst bereits erste Erfahrungen mit).
Tech Stack: Du besitzt tiefgreifende, praxiserprobte Kenntnisse im Aufbau und der Verwaltung eines Data Warehouse und der Softwareentwicklung im Backend (Python, o.ä.) wie auch im Frontend (Vue, React o. ä.).
Cloud & Architektur: Cloud-native Technologien (Docker, Kubernetes), analytische Datenbanken (BigQuery, Snowflake) und Data Warehousing sind dein tägliches Handwerkszeug. Du hast ein starkes architektonisches Verständnis (inkl. Design Patterns wie Strategy Pattern, Clean Code, modulare Architekturen).
Qualität & Operations: Automatisiertes Testing, CI/CD, IT-Sicherheit und Best Practices im Deployment sind für dich nicht verhandelbar. Erfahrung mit hoch skalierbaren, datenintensiven Systemen ist ein großes Plus.
Agiles Mindset & Leadership: Du hast eine hohe Eigeninitiative, arbeitest stark datengetrieben und hast Freude daran, Wissen zu teilen und dein Team auf das nächste Level zu heben.
Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind ein Plus (oder die Bereitschaft, diese auszubauen).
Ausbildung: Abgeschlossenes IT-Studium oder eine vergleichbare Ausbildung mit fundierter Praxiserfahrung.
Deine Aufgaben:
- Du entwickelst robuste Daten-Pipelines (Python + SQL) für den Betrieb eines Data Warehouse und trägst maßgeblich zur Definition und dem Aufbau eines passenden Datenmodells bei.
- Du verantwortest den Betrieb unserer Datenplattform, die vielfältigen Nutzerkreisen das Treffen von Entscheidungen ermöglicht.
- Du übernimmst die technische Leitung eines agilen Engineering Teams, das den gesamten Software-Entwicklungs-Lifecycle abdeckt: von Anforderungen, Architektur und Design über Implementierung und Testing bis hin zu Deployment, Operations und Support.
- Du verantwortest die Architektur, achtest auf Produktqualität und identifizierst und reduzierst aktiv technische Schulden.
- Du hast Kosten, Zeit und Budget der Entwicklung im Blick und triffst datengetriebene und ganzheitliche Entscheidungen.
- Du leitest ein Core Engineering Team durch den Entwicklungsprozess, etablierst Standards und sorgst für kontinuierliche Prozessverbesserungen.
- Du bist der erste Ansprechpartner und Sparringspartner für den Product Owner, begleitest die Anforderungsanalyse und tauschst dich mit Key-Usern aus.
- Du übernimmst Verantwortung für die persönliche und fachliche Weiterentwicklung der Software Engineers in deinem Team.
Engineering Lead - Supply Chain Data Platform (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf digitale Entscheidungsfreiheit fokussiert ist. Mit schnellen Entscheidungswegen und echten Gestaltungsspielräumen fördert das Unternehmen eine agile und kollaborative Arbeitskultur, in der du nicht nur deine technischen Fähigkeiten weiterentwickeln kannst, sondern auch aktiv zur digitalen Transformation in Europa beiträgst. Zudem profitierst du von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem stabilen Fundament durch die Schwarz Gruppe, was dir eine langfristige Perspektive in deiner Karriere bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Engineering Lead - Supply Chain Data Platform (m/w/d) erhalten könnten
✨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 Engineering Lead - Supply Chain Data Platform (m/w/d) 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 Engineering Lead - Supply Chain Data Platform (m/w/d) 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!
