Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Produktionsdatenpipelines mit PySpark auf einer modernen Cloud-Plattform.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenengineering mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Software- oder Datenengineering, starke Kenntnisse in PySpark.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Eine wichtige Transformationsprogramm erfordert die Unterstützung eines erfahrenen Senior Data Engineers. Sie werden eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung und Implementierung produktionsbereiter Datenpipelines auf einer modernen cloudbasierten Datenplattform spielen. In enger Zusammenarbeit mit Business-Analysten, Dateningenieuren und Lösungsarchitekten stellen Sie sicher, dass sowohl funktionale als auch nicht-funktionale Anforderungen auf hohem Ingenieurniveau erfüllt werden.
Hauptverantwortlichkeiten
- Gestaltung und Implementierung von produktionsreifen Datenpipelines mit PySpark auf Databricks
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen und Spezifikationen in skalierbare technische Lösungen
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren und Lösungsarchitekten im gesamten Programm
- Optimierung von Spark-Workloads und Sicherstellung von Leistung, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit
- Anwendung starker Software-Ingenieurprinzipien, Entwurfsmuster und Best Practices
Erforderliche Qualifikationen
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Software- oder Dateningenieur in komplexen Systemen
- 3+ Jahre praktische Erfahrung mit Apache Spark (PySpark)
- Starker Hintergrund in der Python-Softwareentwicklung und Erfahrung in der Entwicklung von Spark-Anwendungen mit IDEs wie VS Code oder PyCharm
- Nachweisliche Erfahrung mit Delta Lake, einschließlich Leistungsoptimierung
- Solides Verständnis relationaler Datenmodelle und SQL
- Erfahrung mit hochrangigen Programmiersprachen wie Python, Java oder C#
- Starke analytische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Probleme in handhabbare Aufgaben zu zerlegen
PySpark Data Engineer Arbeitgeber: SuisseCo GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf modernste Cloud-Technologien setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch gezielte Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, Ihre Karriere als Data Engineer voranzutreiben. Genießen Sie die Vorteile eines flexiblen Arbeitsmodells und einer unterstützenden Gemeinschaft, die Ihre beruflichen Ziele ernst nimmt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PySpark Data Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen zu PySpark und Datenpipelines. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Erstelle ein Portfolio, das deine besten Arbeiten mit PySpark und Databricks präsentiert. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Abteilung erreicht. Außerdem hast du die Möglichkeit, dich über aktuelle Stellenangebote und Entwicklungen bei uns zu informieren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PySpark Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns, warum du dich für die Rolle als PySpark Data Engineer bei StudySmarter interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen mit PySpark und Databricks klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du komplexe Systeme gemeistert hast und welche Erfolge du erzielt hast. Zeig uns, was du drauf hast!
Technische Fähigkeiten im Fokus:Vergiss nicht, deine technischen Skills zu betonen! Deine Kenntnisse in Python, SQL und Delta Lake sind für uns wichtig. Mach deutlich, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alles schnell und unkompliziert erhalten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SuisseCo GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich PySpark und Datenpipelines. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Technische Kenntnisse auffrischen
Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten, insbesondere in Python und Apache Spark, auffrischst. Übe das Lösen von Problemen mit PySpark und sei bereit, technische Fragen oder Coding-Challenges zu beantworten, die deine Kenntnisse testen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Projekten oder den verwendeten Technologien sind immer gut!
