Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege moderne Datenpipelines mit Technologien wie Spark und SQL.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering mit einem Fokus auf Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem Fokus auf Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 5 Jahre Erfahrung mit modernen Datentechnologien und starke SQL-Kenntnisse.
Startdatum: Juli/August 2026 | Dauer: 24 Monate | Arbeitsaufwand: 100%
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwerfen, Entwickeln und Warten von End-to-End-Datenpipelines (ETL/ELT) mit Spark, SQL und verwandten Technologien.
- Implementierung von Geschäftslogik, Datenverwaltung, Sicherheits- und Aufbewahrungsvorgaben innerhalb der Pipelines.
- Übersetzung von Geschäfts- und technischen Anforderungen in skalierbare Datenlösungen und detaillierte Designs.
- Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern, Produktverantwortlichen und technischen Teams zur Behebung von Datenbedürfnissen und -problemen.
- Beitrag zur Datenarchitektur, um ein skalierbares und leistungsstarkes Systemdesign sicherzustellen.
- Unterstützung der kontinuierlichen Lieferung durch effektive Governance, Transparenz und Kommunikation.
- Aktualisierung über aufkommende Datentechnologien und Unterstützung von Proof-of-Concept-Initiativen.
Erforderlicher Hintergrund
- 5 Jahre Erfahrung mit modernen Datentechnologien.
- Starke Erfahrung im Aufbau von Datenaufnahme-Pipelines für Data Warehouses, Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen.
- Praktische Expertise mit Big Data und Open-Source-Tools (Spark, Hadoop, Hive, Kafka, dbt, ELK), idealerweise in einer Cloudera-Umgebung.
- Kenntnisse in Python und starke SQL-Fähigkeiten.
- Solides Verständnis von Datenmodellierung, skalierbarem Systemdesign und Best Practices im Bereich Datenengineering.
- Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor (z.B. Handelslebenszyklus, Risikomanagement).
- Vertrautheit mit Lakehouse-Technologien wie Apache Iceberg.
- Erfahrung mit relationalen und NoSQL-Datenbanken (Postgres, SQL Server, Cassandra).
- Einblick in Workflow-Orchestrierung (Airflow, NiFi), Streaming (Kafka, Spark Streaming) und CI/CD-Pipelines.
- Kenntnisse in agilen Methoden und Testpraktiken.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Databricks, Snowflake, Azure Synapse).
- Starke Kommunikationsfähigkeiten.
Wünschenswerte Fähigkeiten
- Verständnis von Microservices und APIs (REST/SOAP).
- Einblick in .NET/C#.
- Zusätzliche Erfahrung mit Cloud-Plattformen und fortgeschrittenen Analysetools.
Chancengleichheit
Wir glauben an Chancengleichheit für alle und ermutigen aktiv Bewerbungen aus unterschiedlichen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven.
Data Engineer Arbeitgeber: Source Technology Limited
Als Arbeitgeber im Bereich Datenengineering bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf modernste Datenplattformen spezialisiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch gezielte Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einer offenen Kommunikation, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Ideen einzubringen und aktiv an spannenden Projekten mitzuarbeiten.
Kontaktdaten:
Source Technology Limited Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer 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 Source Technology Limited 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 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 Engineer bei Source Technology Limited gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Source Technology Limited 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 Source Technology Limited entscheidend sein!
