Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für BI-Berichte und interne APIs.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit flachen Hierarchien und offener Kommunikation.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office, Weiterbildungsmöglichkeiten und modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Entwicklungsmöglichkeiten in Richtung Backend-Engineering.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Lösungen und arbeite mit neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering und fundierte SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 3843 - 4800 € pro Monat.
Was diesen Job ausmacht
Du entwirfst, optimierst und wartest Datenpipelines, die BI-Berichte und interne APIs sowie Funktionen des Produkts unterstützen. Der Schwerpunkt dieser Position liegt in erster Linie auf der Aufbereitung von Analyse- und Betriebsdaten (z. B. GA4, SAP, Piano) für eine zuverlässige nachgelagerte Nutzung, während du gleichzeitig zu Entscheidungen bezüglich der Infrastruktur und Plattform beitragst. Es handelt sich um eine Data‑Engineerrolle mit architektonischem Input; die Wartung und kontinuierliche Verbesserung der bestehenden Dateninfrastruktur wird jedoch deine Kernaufgabe sein.
Du entwirfst, erstellst und optimierst Batch‑Datenpipelines auf der Google Cloud Platform. Die Datenmodelle in Google BigQuery entwickelst und pflegst du kontinuierlich weiter. Du orchestrierst Workflows effizient mit Prefect. Mit dbt und geplanten Abfragen setzt du saubere, robuste Transformationen um. Du bereitest strukturierte Datensätze für BI‑Berichte und interne APIs auf. Containerisierte Workloads werden von dir gewartet und verbessert – Docker im Fokus, Kubernetes als Vorteil. Du bringst dich aktiv in Infrastrukturentscheidungen ein und arbeitest eng mit externen Infrastrukturanbietern zusammen. Die Integration von Datenquellen wie GA4, SAP oder Piano unterstützt du für Analyse- und Produktzwecke. Du behältst den Zustand der Pipelines im Blick und stellst die Zuverlässigkeit des Systems sicher. In enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden gestaltest du datengetriebene Lösungen. Technische Einschränkungen und Kompromisse kommunizierst du klar und verständlich an alle Stakeholder.
Was dich ausmacht
Du bringst mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering mit. Fundierte SQL‑Kenntnisse, inklusive Abfrageoptimierung, Modellierung und Kostenbewusstsein, gehören zu deinen Stärken. Du entwickelst Datenpipelines sicher in Python und nutzt Best Practices für einen sauberen, wartbaren Code. Google BigQuery setzt du produktiv und effizient ein. Du koordinierst Workflows souverän – idealerweise mit Prefect oder ähnlichen Tools. Mit dbt erstellst du nachvollziehbare und robuste Transformationen. Die Arbeit in Google‑Cloud‑Umgebungen (GCP) ist dir vertraut, und du nutzt die Plattform zielgerichtet. Containerisierung mit Docker beherrschst du praktisch – Services und Jobs bringst du sauber in Container. Die Wartung und Optimierung bestehender Pipelines liegt dir ebenso wie das Aufsetzen neuer Workflows. Selbstständiges Arbeiten und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern außerhalb des technischen Bereichs gehören für dich dazu. Terraform oder andere Infrastructure‑as‑Code‑Tools hast du idealerweise bereits eingesetzt. Du hast Erfahrung mit Daten‑Test‑Frameworks, um Datenqualität langfristig sicherzustellen. Monitoring und Observability sind für dich keine Fremdwörter – du kennst Best Practices oder willst sie ausbauen. Java‑Erfahrung rundet dein Profil ab, ist aber kein Muss.
Was du noch wissen solltest
Du wirst Teil eines eingespielten Entwicklerteams und arbeitest eng – oft direkt – mit unserem Backend‑Team zusammen. Eine enge fachliche Verzahnung ermöglicht dir tiefe Einblicke in unsere Backend‑Architektur und eröffnet dir langfristig auch Entwicklungsmöglichkeiten in Richtung Backend‑Engineering, wenn du das möchtest. Dich erwartet ein engagiertes Team mit flachen Hierarchien und einer offenen Kommunikationskultur, in der deine Ideen gehört, diskutiert und geschätzt werden. Du profitierst von einer modernen Arbeitsplatzinfrastruktur und einer sehr guten öffentlichen Anbindung. Flexible Arbeitszeiten sowie Home‑Office‑Möglichkeiten unterstützen dich dabei, Freizeit und Beruf gut miteinander zu vereinbaren. Weiterentwicklung ist bei uns nicht nur ein Schlagwort – wir fördern deine individuelle Entwicklung durch gezielte Weiterbildungsangebote, Wissenstransfer im Team und ausreichend Raum, um Neues auszuprobieren. Du kannst dich auf ein Umfeld freuen, in dem Eigeninitiative und Ownership wertgeschätzt werden und du aktiv dazu beiträgst, unsere Datenlandschaft und technischen Lösungen weiterzuentwickeln. Deine konkrete Einstufung und das gebotene Gehalt werden wir auf Grundlage deiner fachlichen und persönlichen Kompetenz marktkonform und leistungsgerecht vereinbaren – das kollektivvertragliche Mindestbruttogehalt beträgt EUR 3.843,- auf Basis Vollzeit (38,5 Std., IT‑KV, Gleitzeitmodell) mit entsprechender Erfahrung.
Data Engineer (m/w/x) Arbeitgeber: Styria Media Group AG
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung für Data Engineers, die sich in einem engagierten Team mit flachen Hierarchien und offener Kommunikation entfalten möchten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Home-Office-Möglichkeiten und gezielten Weiterbildungsangeboten fördern wir nicht nur deine individuelle Entwicklung, sondern auch die Integration von innovativen Technologien in unsere Dateninfrastruktur. Die zentrale Lage und die hervorragende Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr machen deinen Arbeitsweg zudem angenehm und unkompliziert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/x) 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 Styria Media Group AG 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 (m/w/x) 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 (m/w/x) bei Styria Media Group AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Styria Media Group AG 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 Styria Media Group AG entscheidend sein!
