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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Du integrierst Datenquellen und optimierst Datenmodelle für Finanzentscheidungen.
- Arbeitgeber: Schwarz Gruppe bietet ein dynamisches Arbeitsumfeld mit vielfältigen Möglichkeiten.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, moderne Technologien und ein engagiertes Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und gestalte die Zukunft der Finanzdatenintegration.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder Data Science und Erfahrung im Data Engineering erforderlich.
- Andere Informationen: Wir suchen kreative Köpfe, die Herausforderungen lieben und Lösungen finden.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Mit einem Team, das täglich den Unterschied macht, stärken wir den Mitarbeitenden der Unternehmen der Schwarz Gruppe den Rücken.
Erfahren Sie unten mehr über die allgemeinen Aufgaben, die mit dieser Stelle verbunden sind, sowie über die erforderlichen Fähigkeiten.
Unser Arbeitsalltag ist geprägt von abwechslungsreichen Aufgaben sowie vielfältigen Bereichen und unendlichen Möglichkeiten.
Was unsere 4.000 Mitarbeitenden miteinander teilen, sind die Leidenschaft und das Engagement bei ihrer täglichen Arbeit.
#TeamSCOSAls Data Engineer (Financial Data Integration) (m/w/d) bist du verantwortlich für die Anbindung und Integration von Datenquellen, die unsere Finanzentscheidungen maßgeblich beeinflussen.
Du spielst eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung unseres Data Marts und trägst dazu bei, dass wir stets auf aktuelle und zuverlässige Daten zugreifen können.Wir sind bereit den nächsten Schritt zu gehen
– bist du dabei? Where Excellence Works.
Deine AufgabenDatenintegration: Anbindung und kontinuierliche Integration interner und externer Datenquellen in unseren Data Mart unter Verwendung von Databricks.Datenmodellierung: Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen zur Unterstützung von Financial Decision Management Prozessen.Datenqualität: Sicherstellung der Datenqualität durch Implementierung von Validierungs- und Monitoring-Mechanismen.Performance: Optimierung der Performance von Datenpipelines und Abfragen.Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit internen Schnittstellen, z.B.
Cloud- und Infrastruktur-Teams, Datenschutz/Compliance.Dokumentation: Erstellung und Pflege von Dokumentationen zu Datenquellen, Datenmodellen und Datenpipelines.Dein ProfilStudium: Erfolgreich abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder einem verwandten Bereich.Erfahrung: Mehrjährige Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, idealerweise im Finanzumfeld.Kenntnisse: Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, Databricks, Apache Spark- und idealerweise Erfahrung mit Cloud-Technologien (z.B.
GCP, AWS, Azure).
Analytisches Denken: Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu verstehen und zu lösen.Kommunikation: Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, technische Konzepte verständlich zu erklären.Sprachen: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.Wir freuen uns auf deine Bewerbung!Schwarz Corporate Solutions KG · Selina Eller · Referenz-Nr.
46146 Stiftsbergstraße 1 · 74172 Neckarsulm www.jobs.schwarz
Data Engineer (Financial Data Integration) (gn) Arbeitgeber: Schwarz Gruppe
Kontaktperson:
Schwarz Gruppe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (Financial Data Integration) (gn)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Finanz- und Data Engineering-Branche zu vernetzen. Suche gezielt nach Mitarbeitern von Schwarz Corporate Solutions und nimm Kontakt auf, um mehr über ihre Erfahrungen und die Unternehmenskultur zu erfahren.
✨Fachliche Weiterbildung
Investiere Zeit in Online-Kurse oder Zertifikate, die sich auf Databricks, Apache Spark oder Cloud-Technologien konzentrieren. Dies zeigt dein Engagement für kontinuierliches Lernen und kann dir einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern verschaffen.
✨Projekte präsentieren
Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Fähigkeiten in der Datenintegration und -modellierung demonstrieren. Zeige konkrete Beispiele, wie du Datenpipelines optimiert oder Datenqualitätsmechanismen implementiert hast, um deine praktische Erfahrung zu untermauern.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Python, SQL und Datenmodellierung beziehen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, da dies eine wichtige Fähigkeit für die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams ist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (Financial Data Integration) (gn)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Stellenbeschreibung: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Punkten passen.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben besonders die Erfahrungen hervor, die direkt mit Data Engineering und Finanzdatenintegration zu tun haben. Zeige konkrete Beispiele, wie du Datenquellen integriert oder Datenmodelle optimiert hast.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL, Databricks und anderen relevanten Technologien klar darstellst. Erwähne auch deine Erfahrung mit Cloud-Technologien, falls vorhanden.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und was dich an der Schwarz Gruppe reizt. Betone deine Leidenschaft für Daten und deine Bereitschaft, im Team zu arbeiten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Gruppe vorbereitest
✨Verstehe die Rolle des Data Engineers
Informiere dich gründlich über die Aufgaben eines Data Engineers, insbesondere im Finanzbereich. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du Datenquellen erfolgreich integriert und Datenmodelle optimiert hast.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Python, SQL, Databricks und Apache Spark. Übe, wie du deine Erfahrungen mit diesen Technologien klar und präzise erklären kannst, um deine Fachkenntnisse zu demonstrieren.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite dich darauf vor, komplexe Probleme zu diskutieren, die du in der Vergangenheit gelöst hast. Erkläre deinen Denkprozess und die Schritte, die du unternommen hast, um die Herausforderungen zu bewältigen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erforderlich ist, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten betonen. Übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du auch in interdisziplinären Teams effektiv arbeiten kannst.