Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwalte Datenmigrationen und entwickle Integrationslösungen für die Evoke™ Plattform.
- Unternehmen: Innovatives GovTech-Unternehmen mit einem agilen Team und flexibler Arbeitsumgebung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, unbegrenzter Urlaub und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vollständig remote möglich, ideal für kreative Problemlöser.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Regierungssoftware und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und starke Kommunikationsfähigkeiten erforderlich.
Der Data Engineer spielt eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Umsetzung von Implementierungsprojekten der Evoke™-Plattform von SA für Regierungsbehörden. Diese kundenorientierte Position erfordert außergewöhnliche Kommunikationsfähigkeiten, um mit Kunden zu interagieren, ihre Bedürfnisse zu verstehen und eine nahtlose Ausführung sicherzustellen.
Verantwortlichkeiten:
- Durchführung von Daten- und Dokumentmigrationen für Evoke™-Plattformimplementierungen, einschließlich Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL) in Evoke-Lösungen.
- Überprüfung der Datenmapping-Dokumentation und Mitwirkung an der Gestaltung von Konvertierungsmethoden, die eine genaue und effiziente Datenumwandlung und -ladung ermöglichen.
- Forschung und Bewertung automatisierter und KI-gesteuerter Tools zur Verbesserung der Datenmigrationsprozesse.
- Entwicklung und Bereitstellung von Integrationslösungen für Evoke™-Plattformprojekte, einschließlich API-basierten und batchbasierten Datenimporten und -exporten.
- Bereitstellung von Input und Anleitung für Kundendatenteams und interne Berater während der Datenmapping-Aktivitäten.
- Zusammenarbeit mit internen Teams zur Erfassung von Daten aus mehreren Repositories und Erstellung von Modellen und Visualisierungen zur Unterstützung des Betriebsmanagements.
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines und Workflows zur Gewährleistung einer effizienten Datenverarbeitung.
- Sicherstellung der Datenintegrität, -qualität und -sicherheit während der Migrations- und Integrationsprozesse.
- Fehlerbehebung und Lösung von datenbezogenen Problemen während der Implementierung und interner Projekte.
- Dokumentation von Prozessen, Standards und Best Practices für Datenengineering- und Integrationsaktivitäten.
Anforderungen:
- Starkes Verständnis von ETL-Prozessen, Datenmodellierung und Datenbanktechnologien (SQL und NoSQL).
- Erfahrung mit APIs, Batchverarbeitung und Integrationsframeworks.
- Kenntnisse über cloudbasierte Datenplattformen und SaaS-Umgebungen.
- Kenntnisse über Datenvisualisierungstools (z.B. Power BI, Tableau) und die Fähigkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu erstellen.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit Liebe zum Detail.
- Fähigkeit zur Forschung und Implementierung von Automatisierungs- und KI-gesteuerten Lösungen für Daten-Workflows.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Zusammenarbeitfähigkeiten zwischen technischen und nicht-technischen Teams.
- Fähigkeit, sich schnell an wechselnde Prioritäten und Projektanforderungen anzupassen.
Erforderlich:
- Abschluss in Informatik, Datenengineering, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
- 4+ Jahre Erfahrung im Datenengineering, in der Datenintegration oder ähnlichen Rollen.
- Beherrschung von SQL und Erfahrung mit ETL-Tools und Skriptsprache (z.B. Python).
- Kenntnisse über RESTful APIs: Fähigkeit, RESTful APIs für die Datenintegration zu entwerfen, zu konsumieren und zu beheben.
- Kenntnisse über API-Testtools wie Postman oder Insomnia.
- Kenntnisse über Versionskontrolle mit Git.
- Verständnis von Datensicherheit und Compliance-Standards.
- Fähigkeit zur Optimierung von ETL-Prozessen und API-Aufrufen.
- Kenntnisse über automatisierte Testframeworks für Datenpipelines und Integrationen.
- Vertrautheit mit CI/CD-Praktiken für Datenengineering-Projekte.
Bevorzugt:
- Erfahrung mit SaaS-Implementierungen für die Regierung oder regulatorische Systeme.
- Kenntnisse über KI-gesteuerte Datenmigrationstools.
- Kenntnisse über Azure.
- Erfahrung mit Datenvisualisierungs- und Reporting-Tools.
Data Engineer - $100,000 - $120,000 A Year - Remote Arbeitgeber: System Automation
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten, das auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Unsere Remote-Arbeitskultur fördert Flexibilität und Work-Life-Balance, während wir gleichzeitig umfangreiche Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten anbieten, um Ihre Karriere voranzutreiben. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt und einem engagierten Team sind wir bestrebt, Ihnen eine sinnvolle und erfüllende berufliche Erfahrung zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - $100,000 - $120,000 A Year - Remote 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 System Automation zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 - $100,000 - $120,000 A Year - Remote bei System Automation gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei System Automation 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 System Automation entscheidend sein!
