Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Big Data-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Big Data und KI mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit Fokus auf Diversität und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Big Data und Programmierkenntnisse in Python oder Scala.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
En SDG Group somos líderes globales en Big Data, Business Intelligence, Analytics e Inteligencia Artificial.
Desde 1994 hemos acompañado a la mitad del IBEX-35 y a algunas de las compañías más destacadas a nivel internacional en su transformación digital, convirtiendo los datos en soluciones de alto impacto gracias a nuestras alianzas estratégicas con Microsoft, Google y AWS, y a los mejores aceleradores tecnológicos del mercado.
Nuestro equipo de Data Technologies es el epicentro donde aterrizan proyectos desafiantes y las soluciones más disruptivas.
Trabajamos de forma transversal con clientes de múltiples sectores, siempre a la vanguardia tecnológica, combinando innovación, expertise y autonomía real.
Diseñamos arquitecturas que marcan estándares y creamos aceleradores que transforman.
No solo se ejecutan proyectos, sino que se desarrollan aceleradores, artefactos y pruebas de concepto.
Aquí no solo presentarás proyectos, desarrollarás casos de uso innovadores, colaborarás con expertos de primer nivel y posicionarás a SDG como referente.
¿Cómo será tu día a día?
- Diseñarás y desarrollarás soluciones end-to-end para procesar grandes volúmenes de datos, desde el problema de negocio hasta pipelines ETL/ELT escalables y optimizados.
- Trabajarás con tecnologías como Apache Spark, Python, Scala, Apache Beam y orquestación con Airflow o Databricks Workflows, generando insights.
- Procesarás y almacenarás datos utilizando formatos como Parquet, Delta Lake y Apache Iceberg, garantizando eficiencia y escalabilidad en entornos cloud AWS, Azure, GCP.
- Definirás arquitecturas avanzadas como Data Lakehouse, Data Mesh y data warehouses mejorando la gestión y el aprovechamiento de los datos.
- Colaborarás con equipos multidisciplinares y stakeholders, transformando requerimientos complejos en soluciones técnicas eficientes.
- Explorarás y evaluarás tecnologías emergentes, como Databricks, Delta Live Tables, dbt Cloud, Apache Iceberg, Snowflake, contribuyendo a mantener nuestros proyectos a la vanguardia del ecosistema Big Data.
- Impulsarás la calidad y observabilidad de los datos aplicando Data Ops, Data Quality y CI/CD, asegurando pipelines confiables y seguros.
¿Qué te hará triunfar en esta posición?
Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, matemáticas, Física, o similares.
Experiencia en Big Data : a partir de 5-6 años trabajando con procesamiento distribuido y pipelines ETL/ELT en entornos complejos, utilizando lenguajes como Python o Scala, frameworks como Apache Spark, y plataformas como Airflow, Databricks o Snowflake; conocimiento de arquitecturas de datos (Data Lakehouse, cloud) y formatos/almacenamiento como Parquet, Delta Lake, Iceberg o Hudi.
Buenas prácticas y gestión de código : Git, CI/CD, Data Ops, monitorización de pipelines, control de calidad de datos y versionado de datos.
Mentalidad de innovación : Curiosidad por tecnologías emergentes y tendencias Big Data, con disposición a experimentar y proponer mejoras continuas.
- Que puedas comunicarte en inglés para trabajar en entornos globales y colaborar con equipos internacionales.
Valoramos también
- Experiencia en proyectos de streaming en tiempo real, utilizando tecnologías como Kafka, Kinesis, Flink o Spark Structured Streaming.
- Conocimientos avanzados en orquestación, Dev Ops para datos, gobernanza, calidad y seguridad, así como experiencia con Data Mesh y arquitecturas distribuidas.
- Experiencia en ML pipelines y MLOps integrados con Big Data, usando herramientas como MLflow, Sage Maker, Vertex AI o Kubeflow.
- Qué nos hace diferentes
- Aquí no somos una empresa más... ¡somos un equipo que va a por todas!
- Tecnología e innovación sin límites.
La tecnología y los datos son nuestra esencia.
Trabajamos con lo más avanzado del mercado y te formamos para que domines las herramientas que están redefiniendo la industria.
Tendrás acceso a las últimas plataformas y tecnologías: si algo es nuevo, lo estamos usando o evaluando.
- Desarrollo profesional a tu medida.
Aquí no hay carreras rígidas ni caminos predefinidos: cada cierto tiempo se revisan tus logros y se definen nuevos objetivos.
Podrás evolucionar hacia roles de arquitectura, tech lead, referente tecnológico o especialista en dominios complejos, manteniendo siempre un impacto directo en la tecnología y en las decisiones clave de los proyectos.
- Un equipo que te acompaña desde el primer día.
Desde el minuto 1 formas parte del equipo de Data Technologies, formado por numerosos referentes donde la colaboración es el pilar fundamental.
- Propósito y valores que nos definen.
Creemos firmemente en la diversidad y la inclusión como motores esenciales de la creatividad y la innovación.
Es lo que nos permite superar cualquier desafío y construir un entorno donde cada perspectiva enriquece el resultado final.
- Y, por si fuera poco…
- Posición estable y con gran proyección profesional, formando parte de un equipo que está creciendo progresivamente.
- Flexibilidad total. Contamos con un modelo de trabajo adaptable, con opción 100% remota o híbrida, orientado a facilitar el equilibrio entre la vida profesional y personal.
- Jornada intensiva en julio y agosto, además de los viernes.
- Salario según tu formación y experiencia, con revisiones basadas en resultados.
- Apoyo económico para el teletrabajo.
- Acceso a formaciones, certificaciones oficiales, conferencias y cursos.
Si te apasionan los datos, quieres trabajar con tecnología de última generación, y buscas un lugar donde tu crecimiento no tenga límites... ¡Este es tu momento!
- Mientras tanto, entérate de más: https://medium. com/sdg-group
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Big Data Engineer Arbeitgeber: Tamarind Intelligence
Zooplus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und Innovation im Mittelpunkt stehen. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, das 60% Bürozeit und 40% Homeoffice umfasst, sowie umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten und attraktiven Zusatzleistungen wie einem 20% Rabatt auf Produkte und gefördertem Transport, fördert das Unternehmen das persönliche Wachstum und das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. In einem multinationalen Team mit Sitz in München haben Sie die Möglichkeit, Ihre Karriere in der aufregenden Welt des E-Commerce für Haustiere zu gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Big Data 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 Tamarind Intelligence 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 Big 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 Big Data Engineer bei Tamarind Intelligence gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tamarind Intelligence 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 Tamarind Intelligence entscheidend sein!
