Auf einen Blick
- Aufgaben: Beitrag zu Payload Data Processing Engineering für EUMETSAT, einschließlich Softwarewartung und Testplanung.
- Unternehmen: Solenix ist ein international tätiges Unternehmen im Raumfahrtsektor mit Standorten in Deutschland, der Schweiz und Italien.
- Vorteile: Freundliches Arbeitsumfeld, spannende Projekte und abwechslungsreiche Teamevents werden geboten.
- Weitere Informationen: Die Position erfordert regelmäßige Präsenz in Darmstadt, folgt jedoch einem hybriden Arbeitsmodell.
- Warum dieser Job: Arbeiten Sie in einem dynamischen Team, das innovative Lösungen im Bereich Erdbeobachtung entwickelt.
- Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in UNIX/Linux, Programmierung (Python, C/C++) und Erfahrung in IV&V-Aktivitäten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
Solenix ist ein privat geführtes und internationales Unternehmen, das Ingenieur- und Beratungsdienstleistungen im Raumfahrtmarkt anbietet, mit Niederlassungen in Deutschland, der Schweiz und Italien. Wir sind bekannt für qualitativ hochwertige Dienstleistungen, benutzerorientierte Lösungen, zuverlässige Partnerschaften und konstruktive Zusammenarbeit. Unsere Kunden sind Raumfahrtagenturen wie ESA, EUMETSAT und DLR sowie große Unternehmen des privaten Sektors. Solenix ist auf verteilte Systeme und Client-Anwendungen spezialisiert und wendet moderne Technologien mit einem Fokus auf leistungsstarke, robuste und leichte Lösungen an.
Warum sollten Sie sich bewerben? Solenix ist eine Gruppe von motivierten, dynamischen und kreativen Menschen, die hochwertige Arbeit schätzen sowie eine entspannte und flexible Arbeitsatmosphäre genießen. Sie können ein freundliches Arbeitsumfeld, spannende und herausfordernde Projekte sowie abwechslungsreiche Teamevents erwarten. Solenix legt Wert auf lösungsorientierte und innovative Ansätze.
Jobbeschreibung: Sie werden zu den Aktivitäten der Payload Data Processing Engineering innerhalb der EUMETSAT Satellite System Ground Segments Division beitragen, indem Sie die Wartung, Evolution, Verifizierung und betriebliche Einsatzbereitschaft von Missionsdatenverarbeitungssystemen unterstützen. Die Aktivitäten konzentrieren sich auf Level-0, Level-1 und Level-2 Near Real-Time Earth Observation Datenverarbeitungssysteme und -prozessoren.
Ihre Verantwortlichkeiten umfassen:
- Untersuchung und Korrektur von Software- und Konfigurationsanomalien
- Unterstützung bei Softwarewartung, Bereitstellung und Freigabeaktivitäten
- Beitrag zur Systemtechnik und Evolution der Datenverarbeitung
- Unterstützung bei Integrations-, Verifizierungs- und Validierungsaktivitäten (IV&V), einschließlich Vorbereitung und Durchführung von Testplänen und -verfahren
- Beitrag zu automatisierten Testumgebungen und CI/CD-Aktivitäten
- Vorbereitung und Pflege technischer Dokumentation
- Unterstützung bei Anforderungen und Konfigurationsmanagement-Aktivitäten
- Teilnahme an technischen Besprechungen, Überprüfungen und Koordinationsaktivitäten
Erforderliche Qualifikationen und Erfahrungen:
- Fließend in Englisch
- Universitätsabschluss (oder gleichwertig) in einem relevanten Ingenieur- oder wissenschaftlichen Fachgebiet
- Erfahrung in der Verarbeitung von Erdbeobachtungs- oder meteorologischen Satellitendaten
- Erfahrung in Integrations-, Verifizierungs- und Validierungsaktivitäten (IV&V)
- Erfahrung mit UNIX/Linux-Umgebungen
- Kenntnisse in Skript- und Programmiersprachen wie Python, Shell, Perl, C/C++ oder Java
- Erfahrung mit Softwaretests, Konfigurationsmanagement und Softwarefreigabeprozessen
- Erfahrung mit Tools wie Git/GitLab, Jira oder ähnlichem
- Starke analytische, problemlösende und technische Schreibfähigkeiten
- Fähigkeit, selbstständig und in multikulturellen Teams zu arbeiten
- Ausgezeichnete Kommunikations-, Präsentations- und Teamarbeitsfähigkeiten
Wünschenswerte Qualifikationen und Erfahrungen:
- Erfahrung mit operativen Satellitenbodenstationen
- Kenntnisse der ECSS-Standards
- Erfahrung mit DOORS und/oder Enterprise Architect
- Kenntnisse von CI/CD-Pipelines und automatisierten Testumgebungen
- Erfahrung mit Datenbanken und Betriebsverfahren
- Kenntnisse der Kalibrierungs- und Validierungsaktivitäten von Erdbeobachtungsprodukten
Arbeitsort: Die Position folgt einem hybriden Arbeitsmodell mit einer Kombination aus Vor-Ort-Arbeit und Remote-Arbeit. Regelmäßige Präsenz vor Ort in Darmstadt ist je nach operativen Bedürfnissen erforderlich.
Data Processing Engineer Arbeitgeber: Solenix
Solenix ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kreative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter an spannenden Projekten im Bereich der Raumfahrttechnik arbeiten können. Mit einem Fokus auf innovative Lösungen und einer flexiblen Arbeitsatmosphäre fördert Solenix die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter durch regelmäßige Team-Events und eine konstruktive Zusammenarbeit. Die Lage in Darmstadt ermöglicht es Ihnen, Teil eines internationalen Teams zu sein, das mit führenden Raumfahrtorganisationen zusammenarbeitet und dabei modernste Technologien anwendet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Processing Engineer 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 Solenix 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 Data Processing Engineer 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 Data Processing Engineer bei Solenix gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Solenix 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 Solenix entscheidend sein!
