Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege unser zentrales Datenökosystem für strategischen Wert.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Kultur, die Respekt und Zusammenarbeit fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und beeinflusse 60+ Marken weltweit.
- Qualifikationen: 7+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und ein fortgeschrittener Abschluss.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Senior Data Engineer entwickeln und pflegen Sie unser zentrales Datenökosystem und stellen sicher, dass wir den maximalen strategischen Wert aus unseren globalen Datenressourcen schöpfen. Sie sind verantwortlich für den Aufbau, die Skalierung und die Verwaltung von hochwertigen Datenprodukten, die als "einzige Quelle der Wahrheit" für team.blue und seine 60+ Submarken dienen. Diese Rolle verwandelt Rohdaten in eine ausgeklügelte semantische Schicht, die Business Intelligence, betriebliche Effizienz und KI-Initiativen unterstützt.
Hauptverantwortlichkeiten
- Datenproduktinnovation: Entwerfen und Bereitstellen hochwertiger, skalierbarer Datenprodukte, die eine einheitliche Quelle der Wahrheit über ein komplexes Ökosystem von 60+ globalen Submarken bieten.
- Pipelines Engineering: Aufbau und Optimierung robuster ETL/ELT-Pipelines zur Aufnahme und Transformation massiver Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, um hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz für nachgelagerte Verbraucher sicherzustellen.
- Architektonische Führung: Leitung des Designs sicherer, kosteneffizienter Datenarchitekturen. Etablierung und Durchsetzung von Best Practices in der Datenmodellierung, Orchestrierung und Beobachtbarkeit.
- Governance & Integrität: Implementierung strenger Daten-Governance-Rahmenwerke, einschließlich Nachverfolgung der Herkunft, Metadatenmanagement und Qualitätskontrollen, um eine zuverlässige semantische Schicht für KI- und ML-Anwendungsfälle zu gewährleisten.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Agieren als strategischer "Sparringspartner" für Analytics-, ML- und KI-Teams, Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in leistungsstarke technische Lösungen.
- Plattformoptimierung: Verwaltung und Feinabstimmung von Datenplattformen für Spitzenleistung, mit Fokus auf Indexierungsstrategien, Abfrageoptimierung und Schemaentwicklung.
- Mentoring: Steigerung der kollektiven Expertise des Engineering-Teams durch Mentoring von Junior-Mitgliedern und Förderung einer Kultur technischer Exzellenz.
Ihre Stärken
- Strategischer Denker: Sie leiten Projekte von der Ideenfindung bis zur umsetzbaren Lösung und balancieren technische Schulden mit schneller Lieferung.
- Effektiver Kommunikator: Sie übersetzen komplexe technische Konzepte in klaren Geschäftswert für nicht-technische Stakeholder.
- Problemlöser: Sie gedeihen in schnelllebigen Umgebungen und verwalten mehrere hochpriorisierte Arbeitsströme mit akribischer Aufmerksamkeit für Details.
Technische Fähigkeiten erforderlich
- Kernökosystem: Tiefgehende praktische Erfahrung mit Databricks (PySpark, Delta Lake, Unity Catalog).
- Fortgeschrittenes SQL & Modellierung: Expertenniveau in SQL (Optimierung, Indizierung) und Datenmodellierungstechniken (Dimensional, Star Schema, Snowflake).
- Cloud & modernes Daten-Stack: Kenntnisse in mindestens einem großen Cloud-Anbieter (AWS, GCP usw.) und modernen Orchestrierungstools wie Airflow oder dbt.
- Datenbankvielfalt: Erfahrung mit verschiedenen RDBMS (PostgreSQL, SQL Server, Oracle usw.).
- DevOps & Engineering: Kenntnisse in Docker/Kubernetes und CI/CD-Praktiken.
- Governance: Erfahrung mit Datenversionierung, Schemaentwicklung und verteiltem Metadatenmanagement.
Bildung und Berufserfahrung
- Erfahrung: 7+ Jahre in der Datenengineering oder Datenmanagement, vorzugsweise in einem schnell wachsenden oder Multi-Brand-Umfeld.
- Bildung: Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in Informatik, STEM oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Erfolgsbilanz: Nachweisbare Geschichte der Bereitstellung stabiler, leistungsstarker Datenlösungen, die messbaren Geschäftswert schaffen.
Recht auf Arbeit
Bitte seien Sie in jeder Phase bereit, einen Nachweis über die Berechtigung zur Arbeit im Land, für das Sie sich bewerben, vorzulegen. Leider können wir keine Umzugspakete oder Visumsponsoring unterstützen.
Diversität & Inklusion
Jeder ist hier willkommen. Diversität und Inklusion stehen im Mittelpunkt unserer Werte. Wir schätzen Respekt, Offenheit und vertrauensvolle Zusammenarbeit. Intoleranz wird nicht toleriert.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: team.blue
team.blue ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Mit einem klaren Fokus auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung der Mitarbeiter sowie einer starken Verpflichtung zu Diversität und Nachhaltigkeit, bietet das Unternehmen nicht nur spannende Herausforderungen im Bereich der KI-Datenwissenschaft, sondern auch die Möglichkeit, einen echten Einfluss auf die HR-Prozesse in einem internationalen Umfeld auszuüben. Die Unternehmenskultur ermutigt zur Eigenverantwortung und zum Lernen, was es zu einem idealen Ort für Fachkräfte macht, die ihre Karriere vorantreiben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior 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 team.blue 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 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 Senior Data Engineer bei team.blue gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei team.blue 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 team.blue entscheidend sein!
