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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte ETL/ELT-Pipelines und Datenmodelle.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Unternehmensvergünstigungen.
- Warum dieser Job: Arbeite an bedeutenden Projekten mit einem dynamischen Team und fördere deine Karriere.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in Azure und Databricks.
- Andere Informationen: Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Wir suchen einen hochqualifizierten und motivierten Data Engineer mit umfassender Erfahrung in Azure Cloud und Databricks, um unser Data Engineering-Team zu verstärken. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für das Design, den Aufbau und die Wartung skalierbarer Datenpipelines und Analyselösungen, die kritische Geschäftsoperationen und Einblicke unterstützen.
Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern, Analysten, Softwareingenieuren und Geschäftspartnern zusammen, um die Integrität, Leistung und Skalierbarkeit unserer Dateninfrastruktur sicherzustellen.
Verantwortlichkeiten- Entwerfen, Entwickeln und Verwalten von ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Databricks und anderen Azure-Diensten.
- Aufbauen und Optimieren von Datenmodellen und Data Lakes zur Unterstützung von Analysen und maschinellen Lernanwendungen.
- Arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen (APIs, Dateien, Datenbanken).
- Entwickeln und Pflegen robuster Datenaufnahme- und Transformations-Workflows mit PySpark, SQL und Databricks-Notebooks.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer verwandten Rolle.
- Starke Kenntnisse in Azure-Datenservices.
- Praktische Erfahrung mit Databricks (Delta Lake, Notebooks, Cluster, Jobs).
- Kenntnisse in PySpark, SQL und Python zur Datenmanipulation und -transformation.
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.
Kontaktperson:
SciPro HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer
✨Netzwerken mit Fachleuten
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Engineers und Fachleuten im Bereich Azure Cloud und Databricks zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Projekte und Portfolios präsentieren
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte als Data Engineer zeigt, insbesondere solche, die Azure und Databricks nutzen. Dies kann dir helfen, deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren und dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Technische Fähigkeiten auffrischen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in PySpark, SQL und den verschiedenen Azure-Diensten regelmäßig aktualisierst. Online-Kurse oder Tutorials können dir helfen, auf dem neuesten Stand zu bleiben und deine Fähigkeiten zu vertiefen.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu ETL/ELT-Prozessen, Datenmodellierung und der Nutzung von Databricks übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder nutze Online-Plattformen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die für die Rolle des Data Engineers erforderlich sind. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine 3+ Jahre Erfahrung als Data Engineer sowie deine Kenntnisse in Azure-Diensten und Databricks. Verwende konkrete Beispiele, um deine Erfolge zu verdeutlichen.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in PySpark, SQL und Python klar darstellst. Erwähne spezifische Projekte oder Aufgaben, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast, um Datenpipelines zu erstellen oder zu optimieren.
Motivationsschreiben anpassen: Verfasse ein individuelles Motivationsschreiben, das deine Begeisterung für die Rolle und das Unternehmen zeigt. Erkläre, warum du ein guter Fit für das Team bist und wie du zur Verbesserung der Dateninfrastruktur beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SciPro vorbereitest
✨Kenntnis der Azure-Dienste
Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis der Azure-Datenservices hast. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu Azure Data Factory und Databricks zu beantworten und zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Praktische Erfahrung mit Databricks
Sei bereit, über deine praktische Erfahrung mit Databricks zu sprechen. Du solltest Beispiele für die Nutzung von Delta Lake, Notebooks und Clustern geben können, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Datenpipelines und ETL/ELT-Prozesse
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen im Design und in der Verwaltung von ETL/ELT-Pipelines zu erläutern. Diskutiere spezifische Herausforderungen, die du gemeistert hast, und wie du die Effizienz deiner Pipelines verbessert hast.
✨Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern
Hebe hervor, wie du erfolgreich mit Datenwissenschaftlern, Analysten und anderen Stakeholdern zusammengearbeitet hast. Zeige, dass du in der Lage bist, technische Konzepte verständlich zu kommunizieren und die Bedürfnisse des Unternehmens zu verstehen.
