Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenlösungen und -pipelines in der Cloud mit AWS.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf moderne Daten- und KI-Initiativen konzentriert.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite mit neuen Technologien und löse komplexe Datenherausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
In dieser Rolle werden Sie zum Aufbau skalierbarer cloudbasierter Datenlösungen und Datenverarbeitungs-Pipelines auf AWS beitragen. Sie arbeiten an modernen Daten- und KI-Initiativen, unterstützen die Entwicklung zuverlässiger Datenplattformen und Verarbeitungsrahmen und arbeiten dabei mit funktionsübergreifenden Teams in einem schnelllebigen und innovationsgetriebenen Umfeld zusammen. Diese Rolle bietet Möglichkeiten, mit neuen Technologien zu arbeiten und neue Ansätze zur Lösung komplexer Datenherausforderungen zu erproben.
VERANTWORTUNGEN
- Entwerfen, Entwickeln und Warten skalierbarer Datenverarbeitungs-Pipelines und cloudbasierter Datenlösungen auf AWS
- Erstellen und Optimieren von Daten-Workflows mit Python und SQL
- Entwickeln von Lösungen zur Unterstützung von großangelegter Datenaufnahme, -transformation und -analyse
- Zusammenarbeiten mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern, um Anforderungen zu verstehen und effektive Datenlösungen zu liefern
- Unterstützen von Batch- und Streaming-Datenverarbeitungsinitiativen in verschiedenen Datenbereichen
- Teilnehmen an Architekturgesprächen und zur kontinuierlichen Verbesserung von Datenplattformen und Ingenieurpraktiken beitragen
- Neue Technologien, Frameworks und Ansätze erkunden und bewerten, um die Lösungsqualität und Effizienz zu verbessern
- Zum gesamten Projektlebenszyklus beitragen, von der Entdeckung und dem Prototyping bis zur Produktionsimplementierung
- Innerhalb verteilter Teams zusammenarbeiten und aktiv Wissen und Best Practices teilen
ANFORDERUNGEN
- Über 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, Big Data oder verwandten Bereichen
- Starke Kenntnisse in Python und SQL
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Datenlösungen auf der AWS-Cloud-Plattform
- Erfahrung im Entwerfen und Erstellen skalierbarer Datenpipelines und Datenverarbeitungslösungen
- Kenntnisse über Batch- und Streaming-Datenverarbeitungskonzepte
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit der Fähigkeit, schnell neue Technologien zu erlernen
- Nachweis eines B2+ Englisch-Niveaus (schriftlich und mündlich) für die tägliche Kommunikation mit dem Team
- Erfahrung mit Video-, Bild- oder Audioverarbeitungs-Pipelines für KI-Anwendungen (von Vorteil)
- Erfahrung mit IoT-Datenplattformen und Datenverarbeitungslösungen (vorteilhaft)
- Vertrautheit mit NVIDIA-Technologien, GPU-beschleunigtem Computing oder KI-Infrastruktur (von Vorteil)
WIR BIETEN
- Arbeiten 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.
Senior BigData Engineer (Python + AWS) Arbeitgeber: SoftServe
SoftServe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovationsgetriebenen Umfeld an modernen Daten- und KI-Initiativen zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, wettbewerbsfähigen Gehältern und umfangreichen Gesundheits- sowie Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen eine offene Kommunikation und langfristige Planung. Hier haben Sie die Chance, mit aufkommenden Technologien zu experimentieren und Ihre Fähigkeiten in der Datenverarbeitung weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior BigData Engineer (Python + AWS) 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 Senior BigData Engineer (Python + AWS) 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 BigData Engineer (Python + AWS) 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!
