Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen auf Azure und Databricks.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Engineering mit Fokus auf Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenplattformen und arbeite mit neuesten Technologien.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Data Platform Engineering und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Moderne Data Platforms auf Azure und Databricks konzipieren, automatisieren und weiterentwickeln. Skalierbare Plattformarchitekturen, Entwicklungsumgebungen und Deployment-Prozesse umsetzen. Infrastructure as Code, CI/CD und wiederverwendbare Plattformstandards etablieren. Security, Governance, Monitoring, Performance und Stabilität sicherstellen. Data Engineers und Projektteams durch standardisierte Plattformservices und Best Practices unterstützen. An Architektur-, Technologie- und Plattformentscheidungen mitwirken.
Dein Profil
- Erfahrener Senior Data Platform Engineer mit 3–5 Jahren Erfahrung im Aufbau und in der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen, vorzugsweise auf Basis von Azure und Databricks.
- Sehr gute Kenntnisse in Data Platform Engineering, Cloud-Architekturen, Infrastructure as Code, CI/CD, Security und Governance.
- Fundierte Erfahrung mit Databricks, relevanten Azure Services, Terraform, Python und SQL.
- Teamorientiert, eigenverantwortlich und qualitätsbewusst mit Fokus auf skalierbare, automatisierte und wartbare Plattformlösungen.
Was dich erwartet
- Du konzipierst und implementierst Data-Platform-Lösungen auf Basis von Databricks in Kombination mit einem führenden Hyperscaler, insbesondere Azure/AWS.
- Du arbeitest an der Definition und Umsetzung von Best Practices und Standards für den Aufbau skalierbarer, sicherer und automatisierter Datenplattformen unserer Kunden mit.
- Du arbeitest eng mit Data Engineers, Data Analytics-Teams und Fachbereichen zusammen, um leistungsfähige und wartbare Plattformlösungen umzusetzen.
- Du wirkst aktiv an der Weiterentwicklung interner Best Practices, Standards und wiederverwendbarer Lösungsansätze mit, insbesondere in den Bereichen Data Ingestion, Data Preparation und Platform Engineering.
Findest du dich wieder?
- Analytisches Denkvermögen & technologische Neugier.
- Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in Wirtschaftsinformatik – oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Neue Technologien und Plattformkonzepte erschließt du dir schnell und mit Begeisterung.
Erfahrung
- Du bringst mehrjährige Berufserfahrung (3–5 Jahre) im Bereich Data Platform Engineering, Data Engineering oder Cloud Engineering mit.
- Du hast bereits moderne Datenplattformen konzipiert und umgesetzt, idealerweise mit Databricks und einem Hyperscaler, insbesondere Azure.
- Konzepte wie Lakehouse-Architekturen, Entwicklungsumgebungen, Security, Governance und skalierbare Cloud-Infrastrukturen sind dir vertraut.
Effiziente technische Umsetzung
- Du setzt Plattformkomponenten strukturiert um, bindest Quellsysteme an und entwickelst wartbare, nachhaltige Lösungen für unterschiedliche Nutzergruppen und Data Workloads.
- Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Databricks, relevanten Azure Services, Python, SQL, Apache Spark und Delta Lake und entwickelst skalierbare Plattformlösungen für den produktiven Einsatz.
DevOps & Automatisierung
- Du hast Erfahrung mit Infrastructure as Code (z. B. Terraform) sowie mit CI/CD-Pipelines und automatisierst Deployments, Umgebungen und wiederverwendbare Plattformstandards.
Zusammenarbeit & Kommunikation
- Du kommunizierst technische Inhalte verständlich und arbeitest gerne im Team mit Data Engineers, Data Analytics-Teams und Fachbereichsmitarbeitern zusammen.
Lernbereitschaft & Weiterentwicklung
- Du entwickelst dich fachlich kontinuierlich weiter und bringst Interesse an neuen Technologien und Best Practices im Data Platform Engineering mit.
Senior - Data Plattform Engineering (m/w/d) Azure und Databricks Arbeitgeber: SkelTech GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf moderne Data Platforms spezialisiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit, kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung, während wir gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen und attraktive Benefits bieten. In dieser Rolle haben Sie die Chance, an spannenden Projekten mit führenden Technologien wie Azure und Databricks zu arbeiten und Ihre Expertise in einem unterstützenden Team weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior - Data Plattform Engineering (m/w/d) Azure und Databricks erhalten könntest
✨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 SkelTech 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 Senior - Data Plattform Engineering (m/w/d) Azure und Databricks 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 Senior - Data Plattform Engineering (m/w/d) Azure und Databricks bei SkelTech GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SkelTech 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 SkelTech GmbH entscheidend sein!
