Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere moderne Datenplattformen auf Azure und Databricks.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Engineering mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Teamorientierte Umgebung mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Data Engineering, insbesondere mit Databricks und Azure.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Moderne Datenplattformen auf Azure und Databricks entwickeln, betreiben und optimieren. Skalierbare ETL/ELT-Pipelines sowie Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen umsetzen. Bestehende Datenlösungen weiterentwickeln. Datenqualität, Performance und Stabilität sicherstellen. Enge Zusammenarbeit mit Analytics-, BI- und Fachbereichsteams. An Architektur- und Technologieentscheidungen mitwirken.
Qualifikationen
- Analytischer Senior Data Engineer mit 3–5 Jahren Erfahrung, vorzugsweise mit Databricks und Azure.
- Sehr gute Kenntnisse in Data Engineering, ETL/ELT, Streaming und skalierbaren Datenarchitekturen.
- Fundierte Erfahrung mit Python, SQL, Apache Spark und Delta Lake.
- Teamorientiert, eigenverantwortlich und qualitätsbewusst.
- Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in Wirtschaftsinformatik bzw. vergleichbare Qualifikation.
Erfahrungen
- Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering, inklusive End-to-End-Data-Lösungen mit Databricks und Hyperscaler (Azure).
- Vertraut mit Konzepten wie Data Lakehouse, ETL/ELT, Streaming und verteilte Verarbeitung.
- Erfahrung in der strukturierten Umsetzung von Datenpipelines, Bindung von Quellsystemen sowie in DevOps-Automatisierung (Terraform, CI/CD für Data Workloads).
Technischer Stack
- Azure, Databricks
- Apache Spark, Delta Lake
- Python, SQL
- Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
- CI/CD für Data Workloads
Zusätzliche Kompetenzen
- Starke Kommunikationsfähigkeiten zur Vermittlung technischer Inhalte.
- Kontinuierliche Bereitschaft zur fachlichen Weiterentwicklung und Interesse an neuen Technologien sowie Best Practices im Data Engineering.
Senior - Data Engineering (m/w/d) Azure und Databricks Arbeitgeber: Skeltech
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf modernste Technologien wie Azure und Databricks setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und individuelle Entwicklung, sodass Sie Ihre Fähigkeiten kontinuierlich erweitern können. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einer ausgewogenen Work-Life-Balance, die es Ihnen ermöglicht, Ihre beruflichen Ziele mit persönlichen Interessen in Einklang zu bringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior - Data Engineering (m/w/d) Azure und Databricks erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Data Engineering-Welt in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar ein paar Insider-Tipps für die Bewerbung bekommen!
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an coolen Data Engineering-Projekten gearbeitet? Teile sie! Erstelle ein Portfolio oder einen Blog, um deine Fähigkeiten in Python, SQL und Databricks zu präsentieren. Das zeigt, dass du nicht nur redest, sondern auch handelst.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Technische Interviews können knifflig sein. Lass uns gemeinsam üben! Schau dir typische Fragen zu ETL/ELT, Azure und Apache Spark an und bereite Antworten vor, die deine Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten zeigen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior - Data Engineering (m/w/d) Azure und Databricks mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende in deinem Anschreiben eine lockere Sprache und erzähle uns von deinen Erfahrungen im Data Engineering. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Betone deine Skills:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Azure, Databricks und den anderen Technologien klar hervorhebst. Zeige uns, wie du ETL/ELT-Pipelines umgesetzt hast und welche Erfolge du dabei erzielt hast. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es übersichtlich:Halte deinen Lebenslauf und dein Anschreiben klar und strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast und was du mitbringst.
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Dort findest du alle Infos und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Skeltech vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit Azure, Databricks und den relevanten Tools wie Apache Spark und Delta Lake vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Projekte vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, diese im Detail zu erläutern. Erkläre, welche Herausforderungen du hattest, wie du sie gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und wie du Kommunikationsbarrieren überwunden hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Data Engineering-Team oder nach den Technologien, die sie in Zukunft einführen möchten.
