Auf einen Blick
- Aufgaben: Be part of exciting Earth Observation data processing projects and tackle real-world challenges.
- Unternehmen: Solenix, a dynamic international company in the space market.
- Vorteile: Flexible work atmosphere, friendly environment, and engaging team events.
- Weitere Informationen: Hybrid work model with opportunities for personal and professional growth.
- Warum dieser Job: Join a motivated team and contribute to innovative satellite systems.
- Qualifikationen: Degree in engineering or science, experience with data processing and programming skills.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
- Description
- About Solenix and our qualities
Solenix is a privately owned and international company providing engineering and consulting services in the space market, with branches in Germany, Switzerland, and Italy.
We are known for high-quality services, user-oriented solutions, reliable partnerships and constructive collaboration.
Our customers include space agencies such as ESA, EUMETSAT and DLR, as well as large private sector companies.
Solenix is specialized in distributed systems and client applications and applies modern technologies with a focus on high-performing, robust and light solutions.
Why should you apply?
- Solenix is a group of motivated, dynamic and creative people who enjoy high-quality work, as well as a relaxed and flexible work atmosphere.
- You can expect a friendly working environment, exciting and challenging projects and varied team events.
- Solenix focuses on solution-oriented and innovative approaches.
Job Description
You will contribute to the Payload Data Processing engineering activities within EUMETSAT’s Satellite System Ground Segments division, supporting the maintenance, evolution, verification and operational readiness of mission data processing systems.
The activities focus on Level-0, Level-1 and Level-2 near real-time Earth Observation data processing systems and processors.
Your responsibilities will include
- Investigation and correction of software and configuration anomalies
- Support to software maintenance, deployment and release activities
- Contribution to system engineering and data processing evolutions
- Support to integration, verification and validation ( IV&V ) activities, including preparation and execution of test plans and procedures
- Contribution to automated test environments and
- CI/CD activities
- Preparation and maintenance of technical documentation
- Support to requirements and configuration management activities
- Participation in technical meetings, reviews and coordination activities
- Required qualifications and experience
- Fluency in English
- University degree (or equivalent) in a relevant engineering or scientific discipline
- Experience in Earth Observation or meteorological satellite data processing systems
- Experience in integration, verification and validation (IV&V) activities
- Experience with UNIX/Linux environments
- Knowledge of scripting and programming languages such as Python, Shell, Perl, C/C++ or Java
- Experience with software testing, configuration management and software release processes
- Experience with tools such as Git/Git Lab, Jira or similar
- Strong analytical, problem-solving and technical writing skills
- Ability to work independently and within multicultural teams
- Excellent communication, presentation and team working skills
Desirable qualifications and experience
- Experience with operational satellite ground segments
- Knowledge of ECSS standards
- Experience with DOORS and/or Enterprise Architect
- Knowledge of CI/CD pipelines and automated testing environments
- Experience with databases and operational procedures
- Knowledge of Earth Observation product calibration and validation activities
- Work Location
- Darmstadt, Germany
The position follows a hybrid working model with a combination of on-site work at and remote working.
Regular on-site presence in Darmstadt is required depending on operational needs.
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!
