Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere skalierbare Datenlösungen mit Snowflake in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Big Data und KI mit innovativer Kultur.
- Vorteile: 100% remote oder hybrides Arbeiten, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für Homeoffice.
- Weitere Informationen: Exzellente Karrierechancen und Zugang zu Schulungen und Zertifizierungen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines Teams, das an der Spitze der Technologie arbeitet und echte Auswirkungen erzielt.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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.
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.
¿Cómo será tu día a día?
- Diseñarás, desarrollarás y optimizarás pipelines y soluciones de datos escalables, fiables y mantenibles en entornos modernos de Data Warehouse, trabajando principalmente sobre Snowflake.
- Participarás en el diseño e implementación de modelos y soluciones de datos eficientes, aplicando buenas prácticas de modelado, transformación ELT, calidad, gobierno y rendimiento.
- Identificarás oportunidades de mejora continua en procesos, consultas, cargas, modelos, costes y flujos de integración.
- Trabajarás de forma cercana con equipos de negocio y otras áreas técnicas para entender requisitos y asegurar la entrega de datos fiables.
¿Qué te hará triunfar en esta posición?
- Más de 5 años de experiencia como Data Engineer o perfil similar, trabajando en entornos cloud y plataformas modernas de datos.
- Experiencia sólida en el diseño, desarrollo y mantenimiento de Data Warehouses, soluciones analíticas y pipelines de datos.
- Experiencia avanzada con Snowflake, incluyendo optimización de rendimiento y gestión de warehouses.
- Dominio de SQL avanzado para el desarrollo, análisis y optimización de soluciones de datos.
- Buen entendimiento del ciclo de vida de un Data Warehouse y de cómo las decisiones de arquitectura impactan en la escalabilidad y rendimiento.
- Buenas prácticas de ingeniería: Git, control de versiones, revisión de código, CI/CD, testing.
- Curiosidad por tecnologías emergentes del ecosistema data y nuevas capacidades cloud.
- Capacidad para entender requerimientos de negocio y transformarlos en soluciones técnicas de calidad.
- Comunicación en inglés para trabajar en entornos globales.
Valoramos también:
- Experiencia con dbt para modelado y desarrollo de procesos de transformación de datos.
- Conocimiento de prácticas de DataOps, observabilidad de datos y calidad del dato.
- Certificaciones o experiencia avanzada en Snowflake, dbt u otras tecnologías relevantes del ecosistema cloud data.
¿Qué nos hace diferentes?
- Tecnología e innovación sin límites.
- Desarrollo profesional a tu medida.
- Un equipo que te acompaña desde el primer día.
- Posición estable y con gran proyección profesional.
- Flexibilidad total: modelo 100% remoto o híbrido.
- Jornada intensiva en julio, agosto y todos 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 buscas crecer profesionalmente en el ámbito de datos, trabajar con tecnologías de vanguardia y formar parte de un equipo orientado al desarrollo y la excelencia, esta es tu oportunidad.
Snowflake Senior Data Engineer Arbeitgeber: Tamarind Intelligence
SDG Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf Big Data und moderne Datenlösungen spezialisiert hat. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und einer unterstützenden Teamkultur fördert das Unternehmen nicht nur technologische Exzellenz, sondern auch persönliche Entfaltung. Die Position als Senior Data Engineer ermöglicht es Ihnen, an spannenden Projekten mit führenden Technologien zu arbeiten und Teil eines globalen Netzwerks von Experten zu sein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Snowflake Senior 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 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 Snowflake Senior 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 Snowflake Senior 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!
