Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege unsere Dateninfrastruktur für datengestützte Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Softwareunternehmen mit modernem, offenem Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Moderne Büros, Remote-Arbeit, Gesundheitsbudget und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Multikulturelles Team mit großem Teamgeist und Unterstützung bei Umzug und Arbeitserlaubnis.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenbasis von Grund auf und arbeite an spannenden AI-Initiativen.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Softwareentwicklungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 53802 - 60000 € pro Jahr.
Sind Sie ein analytischer Kopf, der gerne mit Daten arbeitet und die neue Grundlage für datengestützte Entscheidungen aufbauen möchte? Wir suchen einen Data Engineer, um die Datenbasis von TimeTac aufzubauen und zu pflegen. Dies ist eine Greenfield-Rolle: Sie werden das Setup entwerfen, Systeme verbinden, zuverlässige Pipelines erstellen und eine saubere, vertrauenswürdige Datenebene für Berichterstattung, Analysen und zukünftige KI-Initiativen schaffen.
TimeTac ist ein kontinuierlich wachsendes und innovatives Softwareunternehmen mit dem Fokus auf die Entwicklung und Bereitstellung webbasierter und mobiler Zeiterfassungslösungen. Wir pflegen eine moderne, offene Unternehmenskultur mit einer starken Vision und einer großartigen Arbeitsatmosphäre, in der kreatives Denken gefördert wird. Die Produkte von TimeTac gehören zu den führenden Cloud-Anwendungen in den Kategorien Zeiterfassung und Abwesenheitsplanung.
Ihre zukünftige Rolle
- Spielen Sie eine wichtige Rolle beim Entwerfen und Aufbauen unserer Datenbasis von Grund auf in enger Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren und wichtigen Stakeholdern.
- Entwerfen, entwickeln und pflegen Sie skalierbare ETL/ELT-Pipelines, um Daten aus unserer SaaS-Anwendung (MySQL), Drittanbieter-APIs und internen Tools in das Cloud Data Warehouse zu integrieren, das Sie einrichten werden.
- Einführen und Pflegen analytischer Datenmodelle und einer zentralen Datenebene, um Berichterstattung und fortgeschrittene Analysen über TimeTac zu ermöglichen.
- Sicherstellen der Datenqualität, Konsistenz und Verfügbarkeit durch Überwachung, Validierung und Dokumentation.
- Eng mit allen Teams (Softwareentwicklung, Marketing, Finanzen, Kundenservice usw.) zusammenarbeiten, um die Datenbedürfnisse zu verstehen und in robuste Datenlösungen zu übersetzen.
- Ermöglichen Sie datengestützte Entscheidungen, indem Sie saubere, gut strukturierte Datensätze bereitstellen und die Erstellung von Dashboards und Berichten unterstützen.
In dieser Rolle berichten Sie direkt an unseren CTO/CPO.
Ihre Fähigkeiten
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung.
- Erfahrung mit Datenlagern und modernen Werkzeugen für Orchestrierung, Transformation und Testing ist ein großes Plus. Idealerweise haben Sie bereits in einem früheren Projekt ein Datenlager implementiert.
- Universitätsabschluss in Informatik oder Datenwissenschaft, Softwareentwicklung oder ähnlichem.
- Starke Softwareentwicklungskompetenzen, vorzugsweise in Python, SQL, Docker und Git.
- Sehr gute Kenntnisse relationaler Datenbanken, insbesondere MySQL (Schema-Design, Abfragen, Leistungsoptimierung).
- Erfahrung mit gängigen Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Google Cloud/GCP, Azure) und deren Datenservices.
- Erfahrung mit MS Power BI und Microsoft Dynamics 365 Business Central sowie praktische Erfahrungen mit KI/ML im Datenkontext sind wünschenswert.
- Starke Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, Datenthemen in klare, umsetzbare Erkenntnisse für nicht-technische Stakeholder zu übersetzen.
- Analytisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten, gepaart mit Neugier, einer starken Lernbereitschaft und dem Drang, innovative Lösungen zu finden.
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Das könnte Sie inspirieren: Unsere Vorteile
- Modernes Büro im Stadtzentrum von Graz, inkl. Dachterrasse mit Blick auf den Schlossberg, Kletterwand, Tischtennis, Darts, Putting Green usw.
- Remote-Arbeitsmöglichkeit (2 Tage pro Woche).
- € 4.– Essensgutscheine für jeden Tag im Büro.
- Täglich frisches Bio-Obst, Kaffee & Tee.
- 2 × pro Monat kostenloses Business-Brunch im Büro mit kostenlosem Fingerfood und Bio-Säften.
- Persönliche und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Multikulturelles Team mit großartigem Teamgeist.
- Vollständige Unterstützung des Umzugsprozesses & Arbeitserlaubnis, falls erforderlich.
- Neueste Hardware wählbar zwischen PC und Mac.
- € 300.– Gesundheitsbudget pro Person und Jahr für Ihre körperliche Fitness, z.B. Chair Shiatsu, Fitnesskurse im Büro, spezielle Ausrüstung zur Förderung der Mitarbeitergesundheit.
- Initiativen für psychische Gesundheit (online und F2F Beratung).
- Umkleideräume und Duschmöglichkeiten für diejenigen, die ihre Pause mit Sport verbringen möchten, z.B. Laufen am "Murradweg".
- Teamevents und Feiern von erreichten Meilensteinen.
- Vollständige Unterstützung beim Start Ihrer neuen Position mit einem individuellen Einarbeitungsplan, inkl. persönlichem Buddy.
Wir begrüßen Bewerber aller Geschlechter und Herkunft, die Teil der Erfolgsgeschichte unseres hochmotivierten Teams werden möchten. Laut dem geltenden IT-Kollektivvertrag bietet diese Position ein Mindestbruttogehalt von €53,802 (ST1, Regelstufe) für eine Vollzeitstelle (38,5 Stunden/Woche), basierend auf mindestens drei Jahren relevanter Berufserfahrung in der Datenverarbeitung oder einem verwandten Bereich. Individuelle Qualifikationen und Erfahrungen, die für die offene Position relevant sind, werden bei der Gehaltsgestaltung berücksichtigt, und es besteht eine klare Bereitschaft zur Überzahlung.
Data Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: TimeTac
TimeTac ist ein innovatives Softwareunternehmen mit einer modernen, offenen Unternehmenskultur und einem starken Fokus auf die Entwicklung webbasierter Zeitmanagementlösungen. Als Data Engineer haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Team an der Gestaltung einer neuen Datenbasis zu arbeiten, während Sie von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, flexiblen Arbeitszeiten und umfangreichen Weiterentwicklungsmöglichkeiten profitieren. Unsere zentrale Lage in Graz bietet nicht nur eine hervorragende Arbeitsatmosphäre, sondern auch zahlreiche Annehmlichkeiten wie ein modernes Büro mit Dachterrasse und vielfältigen Freizeitmöglichkeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (f/m/d) 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 TimeTac 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 Data Engineer (f/m/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 Data Engineer (f/m/d) bei TimeTac gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TimeTac 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 TimeTac entscheidend sein!
