Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ETL-Strecken und kuratiere Daten für spannende Projekte.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Entscheidungen in Europa voran.
- Vorteile: Gestaltungsspielräume, schnelle Entscheidungswege und ein stabiles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einer modernen Cloud-Umgebung mit internationalen Kollegen.
- Warum dieser Job: Werde Teil einer innovativen Data-Community und forme die Zukunft des digitalen Handels.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in Spark, Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Abgeschlossenes Studium im Bereich Data Engineering, Informatik oder einem vergleichbaren Bereich.
Mindestens 2+ Jahre Berufserfahrung als Data Engineer in der Entwicklung datengetriebener Lösungen.
Fundierte Kenntnisse in Spark, PySpark, Python, SQL, Sicher im Umgang mit Version Control (Git) und agiler Arbeitsweise.
Kenntnisse in Databricks inkl. Lakeflow Declarative Pipelines (LDP), Airflow, BigQuery und Snowflake von Vorteil.
Erfahrung mit Cloud-Plattformen - idealerweise Google Cloud & Azure.
Erfahrungen mit AI-Agents sind ein Vorteil.
Gutes Verständnis angrenzender Datendisziplinen (z. B. Data Science, Analytics).
Die Fähigkeit, Geschäftsanforderungen zu verstehen, zu analysieren und in datengetriebene Lösungen zu übersetzen.
Begeisterung für Zusammenarbeit, Wissensaustausch und gemeinsames Lernen.
Sehr gute Englischkenntnisse - Deutsch ist ein Plus, aber kein Muss.
Deine Aufgaben:
- Du entwickelst und betreibst ETL-Strecken, APIs und kuratierst Daten für unsere Stakeholder.
- Du sorgst für eine sichere Datenversorgung (Batch & Real-time Streaming) für bestehende und neue Datenprodukte.
- Du arbeitest eng mit internationalen Kolleginnen und Kollegen aus Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts innerhalb unserer Data-Community zusammen.
- Du teilst dein Wissen aktiv und unterstützt Kolleginnen und Kollegen beim Aufbau von Data-Engineering-Kompetenzen.
- Du bringst Best Practices von Data Engineering in die Organisation ein und treibst kontinuierliche Verbesserungen voran.
- Du arbeitest in einer modernen Cloud-Umgebung (Databricks, Google Cloud, Spark, Azure) mit PySpark, Python, und SQL.
(Junior) Data Engineer (m/w/x) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der digitalen Transformation in Europa zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und Wissensaustausch fördert das Unternehmen eine offene und agile Arbeitskultur, in der individuelle Gestaltungsspielräume und schnelle Entscheidungswege geschätzt werden. Zudem profitieren Mitarbeiter von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem stabilen Umfeld, das durch die renommierte Schwarz Gruppe unterstützt wird.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Junior) Data Engineer (m/w/x) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen. Gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und frage nach offenen Positionen oder Praktika. Zeige dein Interesse und deine Begeisterung für die Arbeit!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Spark, PySpark und SQL auffrischst. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen. Das wird dir helfen, im Interview zu glänzen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du, dass du wirklich an uns interessiert bist und erhöhst deine Chancen, von uns wahrgenommen zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Junior) Data Engineer (m/w/x) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation für die Stelle als (Junior) Data Engineer zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest.
Betone deine technischen Skills:Wir suchen nach jemandem mit soliden Kenntnissen in Spark, PySpark, Python und SQL. Stelle sicher, dass du diese Fähigkeiten in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast!
Erzähle von deinen Projekten:Hast du an spannenden Datenprojekten gearbeitet? Teile konkrete Beispiele, die deine Erfahrung als Data Engineer zeigen. Das gibt uns einen besseren Einblick in deine Arbeitsweise und deine Erfolge.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicher sein, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell erhalten.
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, PySpark und SQL. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf praktische Fragen vor
Erwarte technische Fragen oder Aufgaben während des Interviews. Übe Coding-Challenges oder ETL-Prozesse, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Zeige Teamgeist
Da Zusammenarbeit ein wichtiger Teil der Rolle ist, sei bereit, über deine Erfahrungen im Team zu sprechen. Betone, wie du Wissen geteilt hast und wie du anderen geholfen hast, ihre Data-Engineering-Kompetenzen zu verbessern.
✨Sprich über deine Cloud-Erfahrungen
Wenn du Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Google Cloud oder Azure hast, bringe konkrete Beispiele mit. Erkläre, wie du diese Plattformen genutzt hast, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
