Auf einen Blick
- Aufgaben: Leiten Sie die Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines auf AWS und managen Sie ein Team von Dateningenieuren.
- Unternehmen: Wir suchen einen erfahrenen AWS Data Engineer Lead für unser Team in Barcelona, Spanien oder Deutschland.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell mit 2 Tagen pro Woche im Büro und die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Erfahrung mit Big Data-Tools wie Spark und Hadoop ist erforderlich.
- Warum dieser Job: Führen Sie innovative Datenprojekte und gestalten Sie die Zukunft der Datenarchitektur mit AWS-Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, davon 2 Jahre in einer Führungsrolle, sowie Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Wir suchen einen erfahrenen AWS Data Engineer Lead, um skalierbare Datenlösungen auf der AWS-Cloud-Plattform zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten. Diese Rolle erfordert tiefgehende praktische Expertise in AWS-Datenservices sowie starke Führungsfähigkeiten, um Initiativen im Bereich Datenengineering voranzutreiben und Teams zu betreuen.
Aufgaben
- Leitung des Designs, der Entwicklung und der Optimierung von End-to-End-Datenpipelines auf AWS.
- Architektur skalierbarer Datenlake- und Data-Warehouse-Lösungen unter Verwendung von AWS-Diensten.
- Management und Mentoring eines Teams von Dateningenieuren, um qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Definition von Datenstrategien und -lösungen.
- Implementierung robuster Daten-Governance-, Sicherheits- und Compliance-Praktiken.
- Optimierung der Leistung, Kosten und Zuverlässigkeit von AWS-basierten Datensystemen.
- Förderung von Best Practices für CI/CD, DevOps und DataOps im Datenengineering.
- Aktualisierung über sich entwickelnde AWS-Technologien und Empfehlung von Verbesserungen.
Anforderungen
- 8+ Jahre Erfahrung im Datenengineering, davon mindestens 2+ Jahre in einer Führungsrolle.
- Starke Erfahrung in Python, SQL und ETL/ELT-Frameworks.
- Praktische Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines in der AWS-Cloud.
- Expertise in Big-Data-Tools wie Spark, Hadoop.
- Solides Verständnis von Datenmodellierung, Data Warehousing und Lake-Architektur.
- Erfahrung mit Snowflake oder Redshift.
- Starke Problemlösungs-, Stakeholder-Management- und Führungsfähigkeiten.
Data Engineer Lead Arbeitgeber: Sivara GmbH
Arbeiten Sie in einem innovativen Unternehmen, das sich auf Cloud-Datenlösungen spezialisiert hat. Genießen Sie ein hybrides Arbeitsumfeld in Barcelona oder Deutschland. Unser Team fördert kontinuierliches Lernen und technologische Weiterentwicklung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer Lead 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 Sivara GmbH 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 Data Engineer Lead mit Bravour zu bestehen
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 Data Engineer Lead bei Sivara GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sivara GmbH 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 Sivara GmbH entscheidend sein!
