Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Produkte zur Anomaliedetektion in IoT-Zeitreihendaten.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Entscheidungsfreiheit voran.
- Vorteile: Gestaltungsspielräume, agile Arbeitsweise und schnelle Entscheidungswege.
- Weitere Informationen: Wachsendes Engineering-Team mit Fokus auf IoT und AIoT-Architekturen.
- Warum dieser Job: Verknüpfe moderne Cloud-Technologien mit realen Daten und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und MLOps, Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 77000 € pro Jahr.
Du hast mindestens 5 Jahre einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering / MLOps, idealerweise mit Architekturverantwortung. Du hast fundierte und praktische Erfahrung mit Data Streaming Technologien wie Kafka, PySpark, Spark Streaming, MQTT etc. und kennst die Herausforderungen bei der Skalierung von Echtzeit-Datenströmen. Du hast fundierte Erfahrungen in der Verarbeitung großer IoT-Zeitreihendaten und hast Erfahrung in der Gestaltung von Datenarchitekturen für Time-Series-Handling. Du verfügst über weitreichende Erfahrung in der objektorientierten Programmierung z.B. mit Python und bringst Erfahrung in der Umsetzung von Machine Learning Projekten im industriellen Umfeld mit. Du kannst dich in komplexe technische Herausforderungen einarbeiten und bietest pragmatische, skalierbare Lösungen an. Du hast Lust, agil im Team zu arbeiten und dabei mit deiner Software echte Probleme zu lösen und damit einen unternehmerischen Mehrwert zu schaffen.
Deine Aufgaben:
- Du konzipierst und implementierst Produkte zur Anomaliedetektion auf IoT-Zeitreihendaten, z. B. zur Überwachung von Logs oder Energieverbräuchen.
- Du kombinierst effiziente Data Streaming Tools mit innovativen Data Engineering Technologien, um eine zukunftsfähige AIoT-Architektur aufzubauen.
- Du wählst die passenden Technologien und Konzepte für eine schlanke und skalierbare Cloud-Lösung aus.
- Du integrierst perspektivisch OpenTelemetry, um unsere Observability auf das nächste Level zu heben.
- Du bist Teil unseres agil arbeitenden Teams, mit dem du gemeinsam unsere Software entwickelst und betreibst.
Software Engineer - IoT & Data Engineering for AI (gn) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, an der Spitze der digitalen Transformation in Europa zu arbeiten. Mit einem dynamischen und agilen Team profitierst du von schnellen Entscheidungswegen und echten Gestaltungsspielräumen, während du innovative Lösungen im Bereich IoT und Data Engineering entwickelst. Zudem fördern wir aktiv die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten ein inspirierendes Arbeitsumfeld, das auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Software Engineer - IoT & Data Engineering for AI (gn) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in deinem Bereich in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und Projekte, 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 zeige dein Interesse an ihren Projekten und Technologien. Das kann oft Türen öffnen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten auffrischst und bereit bist, sie in praktischen Tests zu demonstrieren. Übe Coding-Challenges und sei bereit, über deine bisherigen Projekte zu sprechen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du gut zu uns passt, zögere nicht und bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du schnell Feedback bekommst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Software Engineer - IoT & Data Engineering for AI (gn) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Data Engineering sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen:Hebe deine relevanten Erfahrungen hervor, besonders im Bereich Data Streaming und IoT-Zeitreihendaten. Zeig uns konkrete Beispiele, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Technologien du eingesetzt hast. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es übersichtlich:Strukturiere deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für unser Team bist!
Bewirb dich über unsere Website:Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen! Bewirb dich direkt über unsere Website, damit wir alles schnell und unkompliziert bearbeiten können. So bist du sicher, dass deine Unterlagen bei uns ankommen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Data Streaming Technologien wie Kafka, PySpark und MQTT vertraut. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Herausforderungen zu meistern oder Lösungen zu entwickeln.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation über ein oder zwei deiner erfolgreichsten Machine Learning Projekte vor. Zeige auf, wie du die Datenarchitektur gestaltet hast und welche Ergebnisse erzielt wurden. Das zeigt nicht nur dein technisches Wissen, sondern auch deine Fähigkeit, Probleme zu lösen.
✨Agilität im Team betonen
Sei bereit, über deine Erfahrungen in agilen Teams zu sprechen. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Methoden du verwendet hast, um die Zusammenarbeit zu fördern. Das zeigt, dass du gut ins Team passt und die agile Arbeitsweise schätzt.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Frage nach den aktuellen Herausforderungen des Unternehmens im Bereich IoT und Data Engineering oder nach den Technologien, die sie in Zukunft implementieren möchten. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position.
