Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and implement large-scale Data & Analytics platforms using Databricks and Azure technologies.
- Unternehmen: SoftServe is an Equal Opportunity Employer focused on modern tech solutions.
- Vorteile: Flexible work model, competitive pay, health coverage, and wellness support.
- Weitere Informationen: Upper-intermediate English level required.
- Warum dieser Job: Join a team working with cutting-edge technologies like AI/ML and Cloud.
- Qualifikationen: Proven experience as a Data Architect with expertise in Databricks and Azure.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
In dieser Rolle werden Sie zur Gestaltung und Entwicklung von Data & Analytics-Lösungen in Unternehmensgröße beitragen, die auf der Databricks Lakehouse-Plattform innerhalb von Azure-Umgebungen basieren. Sie arbeiten eng mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern zusammen, unterstützen Architekturaktivitäten, Pre-Sales-Engagements und die Planung der Umsetzung, während Sie Organisationen helfen, ihre Datenplattformen mit cloud-nativen Technologien zu modernisieren und zu skalieren.
VERANTWORTUNGEN
- Entwurf und Unterstützung der Implementierung von großangelegten Data & Analytics-Plattformen unter Verwendung von Databricks und Azure-Technologien
- Übersetzung von geschäftlichen und technischen Anforderungen in skalierbare Lösungsarchitekturen und Implementierungsansätze
- Zusammenarbeit mit Kunden, Lieferteams und Stakeholdern während Entdeckungsworkshops, Architekturgesprächen und Lösungssitzungen
- Unterstützung von Pre-Sales-Aktivitäten durch Beiträge zu technischen Vorschlägen, Architekturpräsentationen, Demos und Lösungsbewertungen
- Teilnahme an der Definition von Migrationsstrategien, groben Schätzungen, Leistungsbeschreibungen (SoW) und Roadmap-Vorschlägen
- Entwurf und Pflege skalierbarer Batch- und Streaming-Datenarchitekturen unter Verwendung von Databricks- und Azure-Diensten
- Unterstützung der Implementierung von Streaming- und Echtzeitdatenverarbeitungslösungen unter Verwendung von Apache Kafka, Azure Event Hub und Databricks Structured Streaming
- Beitrag zur Etablierung und Aufrechterhaltung von Daten-Governance-Praktiken unter Verwendung des Unity Catalog, einschließlich Zugriffskontrolle, Herkunft und Auditing
- Teilnahme am gesamten Projektlebenszyklus, von Entdeckungs- und PoC-Phasen bis hin zur MVP- und Produktionsimplementierung
ANFORDERUNGEN
- Nachgewiesene Erfahrung als Data Architect mit praktischer Expertise in Data & Analytics-Plattformen in Unternehmensgröße
- Starke Erfahrung im Entwurf von Databricks-basierten Architekturen und Datenlösungen innerhalb von Azure-Cloud-Umgebungen
- Praktische Erfahrung mit Databricks-Technologien, einschließlich Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Jobs und SQL Warehouses
- Starkes Wissen über Azure-Datenservices wie ADLS Gen2, Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Azure SQL und verwandte Technologien
- Fortgeschrittene SQL- und Python-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung in Datenengineering und Analyse-Workloads
- Erfahrung mit Streaming- und Echtzeitarchitekturen unter Verwendung von Apache Kafka, Azure Event Hub und Databricks Structured Streaming
- Erfahrung in der Teilnahme an kundenorientierten und Pre-Sales-Aktivitäten, einschließlich Workshops, Architekturgesprächen und Lösungspräsentationen
- Kenntnis von Konzepten der Daten-Governance und deren Implementierung unter Verwendung des Unity Catalog
- Obere Mittelstufe oder höheres Niveau in Englisch
Big Data Architect (Databricks + Azure) Arbeitgeber: SoftServe
SoftServe offers a flexible work model allowing remote, office, or hybrid options. The company emphasizes advanced tech communities, engaging in projects related to AI/ML, Cloud, and more. Employees benefit from competitive pay and wellness support.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Big Data Architect (Databricks + Azure) 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 SoftServe 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 Big Data Architect (Databricks + Azure) 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 Big Data Architect (Databricks + Azure) bei SoftServe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SoftServe 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 SoftServe entscheidend sein!
