Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare SaaS-Produkte im AI Lab und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Unternehmen: Globale Beratung mit innovativer Kultur und über 2000 Mitarbeitern in 30+ Ländern.
- Vorteile: Hybridarbeit, Weiterbildungsmöglichkeiten, internationale Einsätze und tolle Team-Events.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit flachen Hierarchien und großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden AI-Projekten und mache einen echten Unterschied für unsere Kunden.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, starke Python/SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
We are seeking an experienced Senior Data Engineer to contribute to designing and building scalable SaaS products within our AI Lab. In this role, you\'ll combine deep technical expertise with strategic vision to build AI-powered products that will help transform our clients\' business models and enable their growth. Simon-Kucher is at the forefront of innovation in driving commercial excellence, revamping business models, developing solutions and methodologies for unlocking better growth of our clients. Within AI Lab, we are developing cutting-edge large scale AI products to deliver sustained top-line impact for our clients. Are you interested in working in a team of AI evangelists with a can-do attitude? Want to experience the dynamics of agile processes in open-minded teams? How about getting creative in a startup atmosphere with a steep development curve and flat hierarchies? And most importantly, do you want to make a difference? Then you\'ve come to the right place. Simon-Kucher is a global consultancy with more than 2,000 employees in 30+ countries.Our sole focus is on unlocking better growth that drives measurable revenue and profit for our clients. We achieve this by optimizing every lever of their commercial strategy – product, price, innovation, marketing, and sales – based on deep insights into what customers want and value. With 40 years of experience in monetization topics of all kinds, we are regarded as the world\'s leading pricing and growth specialist. Develop and maintain data architecture: create and manage robust data architectures that support high-volume, high-throughput SaaS applications, focusing on reliability and scalability. Design and implement batch/stream pipelines (CDC, API, files) with schema evolution, idempotency, and data quality gates. Integrate internal and external data sources, structured and unstructured (e.g., pricing databases, market benchmarks, CRM) Model core entities and features; choose storage layouts and partitioning; build reusable data products. Implement entity resolution and fuzzy matching; evaluate and tune matching quality. Implement ETL/ELT processes: develop processes for extracting, transforming, and loading data from multiple sources into data warehouses or lakes for analytical use. Ensure data quality and security: implement data validation, cleansing routines, and security measures, including encryption and access controls, to ensure data accuracy, privacy, and compliance with regulations Own orchestration, lineage, and observability; define SLAs and error budgets. Partner with Product Owner to translate customer needs into scalable data and ML solutions. Partner with ML/MLOps on feature pipelines. Work with Cloud Platform Engineer to deploy and manage services securely. Technical expertise 6+ years in data engineering at scale; strong Python/SQL; Spark or Flink; Parquet/columnar formats. Experience with big data processing frameworks like Apache Spark and messaging systems like Kafka. Orchestration (Airflow/Argo/Step Functions); IaC (Terraform/CDK) basics. Data modeling for analytics/ML; partitioning, z‑ordering/clustering; performance tuning. Experience with probabilistic linkage/fuzzy matching (e.g., blocking, string similarity, Fellegi–Sunter‑style models). Proficiency with cloud-native services on AWS for data processing and storage. Knowledge of Azure is nice to have. Databases: Experience with various SQL and NoSQL databases. Security & governance (PII handling, encryption, IAM, row/column‑level policies). Open table formats (Iceberg/Delta/Hudi); dbt; Kafka/MSK/Kinesis; Great Expectations/Deequ. Problem-Solving, Collaboration & Domain Expertise Analytical thinking: Ability to analyze complex datasets and design efficient data solutions. Collaboration: Strong ability to collaborate effectively with cross-functional teams. Communication: Excellent communication skills to explain technical concepts to both technical and non-technical stakeholders. Strong understanding of AI/ML concepts for effective collaboration with data scientists. Pipeline reliability (≥99% on‑time SLAs); data quality (rule pass rate); cost per processed TB; match precision/recall. Advance your career with exciting professional opportunities in our thriving company with a startup feel Add to your experience with our projects that focus on growth, have a positive impact, and truly matter Voice your unique ideas in a corporate culture defined by our entrepreneurial spirit, openness, and integrity Feel at home working with our helpful, enthusiastic colleagues who have great team spirit Broaden your perspective with our extensive training curriculum and learning programs (e.g. LinkedIn Learning) Speak your mind in our holistic feedback and development processes (e.g. 360-degree feedback) Satisfy your need for adventure with our opportunities to live and work abroad in one of our many international offices Enjoy our benefits, such as hybrid working, daycare allowance, corporate discounts, and wellbeing support (e.g. Headspace) Unwind in our break areas where you can help yourself to the healthy snacks and beverages provided See another side of your coworkers at our frequent employee events and highly anticipated World Meeting and Holiday Party We believe in building a culture that embraces diversity, equity, and inclusion, creating an environment in which our people feel valued, are able to be themselves and feel their contribution matters. If we get that right, remarkable things will happen; people will grow faster, innovate, feel valued, and create better outcomes for everyone – our people, our clients and, of course, our business.
Senior Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Simon-Kucher
Simon-Kucher ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten, das von flachen Hierarchien und einer startup-ähnlichen Atmosphäre geprägt ist. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, umfangreichen Schulungsprogrammen und einem integrativen Arbeitsumfeld fördert das Unternehmen eine Kultur, in der Vielfalt und Teamgeist geschätzt werden. Zudem profitieren die Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsmodellen, attraktiven Zusatzleistungen und der Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Unterschied machen.
Kontaktdaten:
Simon-Kucher Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer (m/f/d) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Simon-Kucher zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Datenarchitektur
Batch-/Stream-Pipelines
ETL/ELT-Prozesse
Datenqualitätssicherung
Datenmodellierung
Python
SQL
Apache Spark
Kafka
Cloud-native Dienste (AWS)
NoSQL-Datenbanken
Sicherheits- und Governance-Kenntnisse
Analytisches Denken
Zusammenarbeit
Kommunikationsfähigkeiten
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Engineer (m/f/d) bei Simon-Kucher gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Simon-Kucher vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Simon-Kucher entscheidend sein!