Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle spannende Datenprojekte und komplexe Data-Processing-Pipelines in der Cloud.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und Machine Learning.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und abwechslungsreiche Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit tollen Karrierechancen und kontinuierlichem Lernen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Abschluss in IT oder verwandtem Bereich und mindestens 3 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Was dich erwartet
- Spannende und innovative Datenprojekte für unsere Kunden
- Zusammen mit unseren Data – und Machine-Learning-Engineers entwickelst du komplexe Data-Processing-Pipelines in der Cloud oder on-Premise
- Du übernimmst Verantwortung für datengetriebene Beratungsmandate
- Du berätst unsere Kunden bei der Umsetzung von modernen Datenhaltungs-lösungen und bei der Technologiewahl
- Du übernimmst inhaltliche Verantwortung für technologische Themenbereiche
- Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
- Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden
Was du mitbringst
- Abschluss an einer (Fach-)Hochschule im Bereich Informationstechnologie, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Gebiet
- Mindestens 3 Jahre nachweisbare Erfahrung auf relevanten Projekten
- Gute Kenntnisse in SQL und Python
- Grundwissen in der Arbeit mit Infrastructure as Code (IaC) und Automatisierungstools wie Terraform, Azure ARM, Azure DevOps und GitLab CI
- Fundierte Kenntnisse in relevanten Technologien wie Spark, Hive, Apache Iceberg, Airflow, MageAI, Pandas, PySpark oder ähnlichen
- Praktische Erfahrung und gute Kenntnisse im Aufbau von Datalakes oder Data Lakehouses
- Erfahrung im Bereich der Software-Entwicklung sowie Datentechnologien von einem der großen Cloud-Anbieter
- Praktische Erfahrung mit ETL und ELT Prozessen
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Bevorzugt: Erfahrung mit modernen KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen wie Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder ähnlich
Professional Data Engineer Arbeitgeber: ti&m
Als Arbeitgeber in Bern bieten wir dir die Möglichkeit, in einer dynamischen und kollegialen Umgebung zu arbeiten, in der deine Ideen und dein Engagement geschätzt werden. Unsere flache Hierarchie fördert eine offene Kommunikation und Zusammenarbeit, während wir dir durch gezielte Weiterbildungsangebote zum IT-Architekten helfen, deine Karriere aktiv voranzutreiben. Mit spannenden Projekten in den Bereichen Banking, Retail und Government gestaltest du die digitale Zukunft mit und profitierst von einem abwechslungsreichen Arbeitsalltag.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Professional 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 ti&m 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 Professional 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 Professional Data Engineer bei ti&m gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ti&m 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 ti&m entscheidend sein!
