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 innovativen Projekten im Bereich IoT und Data Engineering zu arbeiten. Mit einem agilen Arbeitsumfeld, schnellen Entscheidungswegen und echten Gestaltungsspielräumen fördert das Unternehmen nicht nur deine berufliche Entwicklung, sondern auch die Zusammenarbeit in einem dynamischen Team. Zudem profitierst du von den stabilen Ressourcen der Schwarz Gruppe, während du an der digitalen Transformation führender Handelsmarken in Europa mitwirkst.
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 Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen, also scheue dich nicht, aktiv auf andere zuzugehen!
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten in Interviews unter Beweis zu stellen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, über deine Erfahrungen mit Data Streaming Technologien und IoT-Daten zu sprechen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile sie! Ob auf GitHub oder in deinem Portfolio – zeige, was du kannst. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen kreativen Ansatz bei der Lösung von Problemen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns landet. Und wer weiß, vielleicht bist du schon bald Teil unseres neuen Engineering-Teams!
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 du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns von deinen Erfahrungen und Projekten, die dich geprägt haben.
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 gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Leidenschaft!:Erzähle uns, warum du für die Position brennst und was dich an IoT und Data Engineering fasziniert. Deine Begeisterung kann den Unterschied machen und uns zeigen, dass du wirklich zu uns passt.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
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 Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich umzusetzen.
✨Präsentiere deine Erfahrungen
Sei bereit, über deine Erfahrungen in der Verarbeitung von IoT-Zeitreihendaten zu sprechen. Erkläre, wie du Datenarchitekturen für Time-Series-Handling gestaltet hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Agilität im Team betonen
Hebe hervor, wie wichtig dir die Zusammenarbeit im Team ist. Teile konkrete Beispiele, wie du in agilen Umgebungen gearbeitet hast und wie du zur Lösung komplexer technischer Herausforderungen beigetragen hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du dich mit dem Unternehmen und der Rolle auseinandergesetzt hast. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich AIoT und wie das Team die Herausforderungen in der Datenverarbeitung angeht.
