Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen mit Microsoft Fabric und Azure-Technologien.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Datenlösungen spezialisiert hat.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsversorgung und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Engagierte Führungskräfte und Zugang zu fortschrittlichen Technologie-Communities.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Kenntnisse in Microsoft Fabric.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
In dieser Rolle werden Sie zur Gestaltung und Implementierung moderner Datenplattformen auf Basis von Microsoft Fabric und Azure-Technologien beitragen. Sie arbeiten eng mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern zusammen, unterstützen Architekturgespräche und leiten Engineering-Teams bei der Bereitstellung skalierbarer und zuverlässiger Datenlösungen. Sie nehmen während des gesamten Projektlebenszyklus teil und helfen Organisationen, ihre Datenökosysteme zu modernisieren und Geschäftswert aus Daten zu schöpfen.
Verantwortlichkeiten
- Entwurf und Entwicklung skalierbarer Datenlösungen unter Verwendung von Microsoft Fabric und Azure-Diensten
- Aufbau und Wartung von Batch- und Streaming-Datenpipelines zur Unterstützung von Analysen und Geschäftsberichterstattung
- Entwurf und Implementierung von Datenmodellen, Datenintegrationsprozessen und Lakehouse-Architekturen
- Zusammenarbeit mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern zur Anforderungserhebung und Übersetzung in effektive Datenlösungen
- Teilnahme an Architekturgesprächen, Bewertung technischer Optionen und Mitwirkung an Lösungsdesignentscheidungen
- Unterstützung von Engineering-Teams durch technische Anleitung und Förderung bewährter Verfahren im Bereich Datenengineering
- Arbeiten mit Azure-Diensten und Microsoft Fabric-Komponenten, einschließlich Lakehouse, Data Warehouse, OneLake und Echtzeitanalysen
- Optimierung der Datenverarbeitungsleistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit über Datenplattformen hinweg
- Beitrag zum Wissensaustausch, kontinuierlichen Verbesserungsinitiativen und Ingenieurexzellenz innerhalb des Teams
Anforderungen
- Über 5 Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering
- Praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric und seinen Kernkomponenten, einschließlich Lakehouse, Data Warehouse, OneLake und Analyse-Workloads
- Starke Kenntnisse in Python, PySpark und SQL
- Erfahrung im Entwurf von Datenmodellen und im Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines
- Fundiertes Verständnis der Azure-Datenservices, einschließlich Azure Synapse, Azure Data Lake Storage und Azure DevOps
- Erfahrung im Entwurf und in der Unterstützung von Batch- und Streaming-Datenverarbeitungslösungen
- Kenntnis bewährter Verfahren im Datenbank- und Data Warehouse-Design
- Fähigkeit zur Bewertung technischer Alternativen, Durchführung von Abwägungsanalysen und Empfehlung geeigneter Lösungen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern und der Unterstützung von Engineering-Teams bei der Bereitstellung von Datenlösungen
- Obere Mittelstufe oder höheres Niveau in Englisch
SoftServe ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Farbe, Religion, Alter, Geschlecht, Nationalität, Behinderung, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität und -ausdruck, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen gemäß geltendem Recht berücksichtigt.
Wir bieten ein flexibles Arbeitsmodell: Arbeiten Sie von zu Hause, im Büro oder in einem hybriden Format, das Fokus und Zusammenarbeit unterstützt. Wettbewerbsfähige, marktorientierte Vergütung, die nach Rolle und Standort bewertet wird – plus Gesundheitsversorgung, bezahlte Freizeit, Wellnessunterstützung und Lernmöglichkeiten. Zugängliche Führungskräfte, die offen kommunizieren, die Teams nah an der Strategie halten und langfristige Planung unterstützen. Fortgeschrittene Technologiegemeinschaften: Bleiben Sie in Kontakt mit AI/ML, Cloud, Quantencomputing, IoT und Robotikgemeinschaften, mit Projekten, die auf modernen Frameworks basieren.
Lead Big Data Engineer (Microsoft Fabric) Arbeitgeber: SoftServe
SoftServe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem flexiblen Arbeitsumfeld zu arbeiten, sei es im Homeoffice, im Büro oder hybrid. Mit wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Gesundheitsleistungen und zahlreichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen eine offene und unterstützende Unternehmenskultur, die auf langfristige Planung und persönliche Entwicklung abzielt. Zudem haben Mitarbeiter Zugang zu fortschrittlichen Technologie-Communities, die sich mit den neuesten Trends in AI/ML, Cloud und IoT beschäftigen, was die Arbeit hier besonders spannend und zukunftsorientiert macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead Big Data Engineer (Microsoft Fabric) 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 Lead Big Data Engineer (Microsoft Fabric) 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 Lead Big Data Engineer (Microsoft Fabric) 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!
