Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines und -produkte auf Databricks.
- Unternehmen: DLG-Gruppe, führende Genossenschaft in Europa für Lebensmittel, Energie und Baustoffe.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, hervorragende Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Werde Teil einer kollaborativen Kultur mit Fokus auf kontinuierliches Lernen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und arbeite an innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Data Engineering-Prinzipien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Möchtest du skalierbare und hochwertige Datenlösungen entwickeln? Werde Teil unseres Teams als Data Engineer (m/w/d) und unterstütze den Aufbau von Datenprodukten, die fundierte Entscheidungen im gesamten DLG‑Unternehmen ermöglichen. Du trägst zur Entwicklung und Pflege unserer Datenplattform und Datenpipelines bei. In enger Zusammenarbeit mit erfahrenen Engineers und verschiedenen Stakeholdern lieferst du zuverlässige, skalierbare und gut strukturierte Datenlösungen, die geschäftliche Anforderungen unterstützen. Du arbeitest in einem Umfeld, in dem Zusammenarbeit, kontinuierliches Lernen und hohe Qualitätsansprüche im Mittelpunkt stehen. Während du mit einer etablierten Architektur und einem klaren Engineering‑Framework arbeitest, hast du die Möglichkeit, deine technischen Fähigkeiten weiterzuentwickeln und deine Expertise im Bereich Data Engineering und cloudbasierte Datenplattformen auszubauen.
Die DLG-Gruppe zählt zu den führenden Genossenschaften Europas in den Bereichen Lebensmittel, Energie und Baustoffe. Unser Auftrag ist es, langfristigen Mehrwert für unsere landwirtschaftlichen Eigentümer und für die Gesellschaft zu schaffen – durch verlässliche Produkte, innovative Lösungen und nachhaltiges Wachstum in all unseren Geschäftsbereichen. Mit rund 7.000 Mitarbeitenden in 18 Ländern und auf Basis unserer genossenschaftlichen Struktur gestalten wir unsere Zukunft durch gemeinsame Werte, nachhaltige Ziele und den festen Glauben an die Kraft der Zusammenarbeit.
Die team SE mit Sitz in Flensburg ist ein wesentlicher Bestandteil der DLG-Gruppe. Unsere zentralen Unternehmensfunktionen sind standortübergreifend zwischen Flensburg und dem DLG-Hauptsitz in Fredericia organisiert. Gemeinsam unterstützen wir die Geschäftsbereiche über Ländergrenzen hinweg und tragen zu einer effizienten, integrierten und zukunftsfähigen Organisation bei, die Skaleneffekte und Synergien optimal nutzt.
Aufgaben
Als Data Engineer (m/w/d) arbeitest du an Design, Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und Datenprodukten auf Databricks. Du hilfst dabei, Lösungen zu entwickeln, die zuverlässig, wartbar und nach modernen Engineering‑Standards aufgebaut sind.
- Entwicklung und Pflege von Datenpipelines mit Python, PySpark und/oder SQL
- Unterstützung von Data‑Ingestion‑Prozessen für Batch‑ und Streaming‑Workloads
- Implementierung von Data‑Quality‑Checks und Validierungsprozessen innerhalb bestehender Frameworks
- Mitarbeit an CI/CD‑Prozessen und Einhaltung etablierter Data‑Engineering‑Standards
- Anwendung von Data‑Governance‑Prinzipien wie Datenklassifizierung, Zugriffskontrolle und Compliance‑Anforderungen
- Zusammenarbeit mit Engineers und Stakeholdern, um hochwertige Datenlösungen zu liefern und technische Herausforderungen zu lösen
Profil
Du bist Data Engineer (m/w/d) mit Fokus auf zuverlässige und gut strukturierte Datenpipelines. Du fühlst dich wohl in einer etablierten Architektur und trägst aktiv zur Lieferung hochwertiger Datenlösungen im Team bei. Du hast eine neugierige, lernorientierte Haltung und legst Wert auf wartbare Lösungen. Du kommunizierst proaktiv, arbeitest gerne mit anderen zusammen und scheust dich nicht, Fragen zu stellen oder Herausforderungen anzusprechen.
- Sicher in Python und SQL
- Erfahrung mit Lakehouse‑ oder Medaillon‑Architekturprinzipien
- Mit Data‑Ingestion‑Mustern vertraut – sowohl Batch als auch Streaming
- Git oder ähnliche Versionierungstools sicher nutzen
- Ein gutes Verständnis von CI/CD‑Prinzipien und Data‑Development‑Praktiken
- Hands‑on‑Erfahrung mit Databricks mitbringen und Data‑Quality‑ sowie Governance‑Konzepte kennen
- Sicher auf Deutsch und Englisch kommunizieren
Zusätzlich von Vorteil sind:
- Erfahrung mit Databricks Asset Bundles / Declarative Automation Bundles (DABs) oder ähnlichen Deployment‑ und Konfigurationstools
- Kenntnisse in Streaming‑Technologien wie Auto Loader, Kafka, Event Hubs oder vergleichbaren Lösungen
- Erfahrung mit Azure, AWS oder Google Cloud Platform (GCP)
Unser Angebot
Bei DLG wirst du Teil einer ambitionierten und kollaborativen Organisation, in der Daten eine immer wichtigere Rolle für geschäftliche Entscheidungen und Wertschöpfung spielen. Wir bieten dir ein flexibles und unterstützendes Arbeitsumfeld mit hervorragenden Möglichkeiten für fachliche Weiterentwicklung, Wissensaustausch und berufliches Wachstum. Du arbeitest eng mit erfahrenen Kolleg:innen zusammen und wirst Teil einer Kultur, die von Zusammenarbeit, Vertrauen und kontinuierlicher Verbesserung geprägt ist.
Wir freuen uns über deine Bewerbung im PDF-Format über unser Bewerbungsportal unter Angabe deiner Gehaltsvorstellung und des frühestmöglichen Eintrittstermins.
(Senior) Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: team SE
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und Innovation gefördert werden. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer klaren Karriereentwicklung, während sie gleichzeitig an spannenden Projekten in der Agrarbranche arbeiten. Zudem legen wir großen Wert auf eine ausgewogene Work-Life-Balance und ein positives Betriebsklima, das die persönliche und berufliche Entfaltung unserer Mitarbeiter unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Engineer (m/w/d) 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 SE 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 (m/w/d) 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 (m/w/d) bei team SE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei team SE 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 SE entscheidend sein!
