Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte moderne Datenplattformen und entwickle skalierbare ETL-/ELT-Prozesse mit Databricks.
- Unternehmen: Innovatives Technologieunternehmen mit Fokus auf Cloud- und Data-Lösungen im Raum Köln.
- Vorteile: Hoher technischer Gestaltungsspielraum und flexible Hybrid-Work-Regelung mit individueller Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Vollzeitstelle mit flachen Hierarchien und schneller Entscheidungsfindung.
- Warum dieser Job: Einfluss auf Architekturentscheidungen und spannende Projekte im Bereich moderner Cloud-Technologien.
- Qualifikationen: Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering, sehr gute Kenntnisse in Python, SQL und Databricks erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Gestalte moderne Data-Plattformen mit echtem technischen Einfluss. Hybrid-Modell | Raum Köln | Vollzeit.
Du möchtest nicht nur Datenpipelines entwickeln, sondern moderne Data-Plattformen aktiv gestalten und Architekturentscheidungen maßgeblich beeinflussen? Für ein innovatives Technologieunternehmen mit Fokus auf Cloud- und Data-Lösungen suchen wir einen erfahrenen Tech Lead Data Engineering (m/w/d), der technische Verantwortung übernimmt, Teams fachlich weiterentwickelt und skalierbare Datenarchitekturen auf das nächste Level hebt.
In dieser Rolle arbeitest du an anspruchsvollen Data- & Analytics-Lösungen auf Basis moderner Cloud-Technologien und gestaltest zukunftsfähige Lakehouse-Architekturen für komplexe datengetriebene Use Cases.
Aufgaben- Design und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen auf Basis von Databricks und Cloud-Technologien wie Azure, AWS oder GCP.
- Entwicklung skalierbarer ETL-/ELT-Prozesse sowie performanter Data Pipelines.
- Aufbau und Optimierung moderner Lakehouse-Architekturen mit Fokus auf Skalierbarkeit, Performance und Wartbarkeit.
- Technische Verantwortung für Architekturentscheidungen und Engineering-Standards.
- Fachliche Führung und Mentoring von Data Engineers.
- Einführung und Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich Data Engineering & DataOps.
- Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Business, Analytics und Engineering.
- Evaluierung neuer Technologien und aktive Mitgestaltung der technologischen Roadmap.
- Mehrjährige Erfahrung im modernen Data Engineering, idealerweise im Senior- oder Lead-Umfeld.
- Sehr gute Kenntnisse in: Python, SQL, Apache Spark, Databricks, Delta Lake.
- Erfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform: Azure, AWS oder GCP.
- Verständnis moderner Datenarchitekturen und verteilter Systeme.
- Erfahrung mit CI/CD, Infrastructure as Code oder automatisierten Deployments ist von Vorteil.
- Kommunikationsstärke sowie Freude daran, Wissen weiterzugeben und technische Themen voranzutreiben.
- Sehr gute Deutschkenntnisse.
Du musst nicht jede einzelne Technologie bereits perfekt beherrschen — entscheidend sind dein Architekturverständnis, deine technische Tiefe und dein Interesse an modernen Data-Plattformen.
Benefits- Hoher technischer Gestaltungsspielraum und echter Einfluss auf Architektur- und Technologieentscheidungen.
- Spannende Projekte im Umfeld moderner Cloud-, Data- und Analytics-Plattformen.
- Anspruchsvolle technische Herausforderungen statt reiner Standardimplementierung.
- Moderne Engineering-Kultur mit Fokus auf Qualität, Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung.
- Flexible Hybrid-Work-Regelung (arbeite überwiegend im Home Office aber schaue gerne im Büro vorbei).
- Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten und Zertifizierungen.
- Flache Hierarchien und schnelle Entscheidungswege.
- Moderne Hardware (stelle deine Hardware selbst zusammen) und zeitgemäße Arbeitsumgebung.
- Wertschätzendes Team mit hoher technischer Expertise.
Interesse geweckt? Dann freue ich mich auf deine Nachricht oder deinen Lebenslauf. Selbstverständlich behandle ich deine Bewerbung absolut vertraulich.
Tech Lead Data Engineering (m/w/d) Arbeitgeber: Sivara GmbH
Das Unternehmen bietet eine moderne Engineering-Kultur mit einem hohen Maß an technischem Gestaltungsspielraum. Die flexible Hybrid-Work-Regelung ermöglicht es, überwiegend im Home Office zu arbeiten. Das Team zeichnet sich durch hohe technische Expertise und Wertschätzung aus.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Tech Lead Data Engineering (m/w/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 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 Tech Lead Data Engineering (m/w/d) 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 Tech Lead Data Engineering (m/w/d) 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!
