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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Datenarchitektur für digitale Produkte und analysiere Daten für bessere Reiseerlebnisse.
- Arbeitgeber: Lufthansa Group revolutioniert das digitale Reisen mit innovativen Lösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Unternehmensveranstaltungen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft des Reisens mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung als Data Architect und Kenntnisse in SQL, Python und Datenmanagement.
- Andere Informationen: EU-Arbeitsgenehmigung erforderlich; agile Teamarbeit und ein kreatives Umfeld warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Als DATA ARCHITEKT für unser Team bin ich ein Schlüsselspieler bei der Digitalisierung des Reiseerlebnisses der Kunden der Lufthansa Group. Ich kümmere mich um Big Data und Business Intelligence für unsere Teams und steuere sie in Richtung optimaler Lösungen, um die nächste Ära des digitalen Reisens zu entwickeln.
Ich entwerfe die Datenarchitektur für die digitalen Produkte, die vom Digital Hangar erstellt werden. Ich bin verantwortlich für die Identifizierung und Bewertung interner und externer Datenquellen sowie die Integration von Daten. Ich erkunde und analysiere Daten und kommuniziere relevante Erkenntnisse an die Stakeholder.
Ich arbeite mit Kollegen zusammen, um Geschäftsbedürfnisse zu analysieren und in Datenanforderungen zu übersetzen. Ich arbeite mit Data/ML Engineers zusammen, um die Entwicklung, Wartung und Optimierung von Data/ML-Pipelines zu gewährleisten. Ich bewerte Technologietrends im Bereich Daten und Analytik und gebe Hinweise zu Chancen und Risiken.
Ich arbeite mit Lösungsarchitekten zusammen, um ein End-to-End-Lösungsdesign für die digitalen Produkte zu erstellen. Ich habe mindestens 2 Jahre Erfahrung als Data Architect. Erfahrung in der Arbeit in funktionsübergreifenden Teams in einem agilen Umfeld. Erfahrung als Entwickler oder Architekt im Datenmanagement. Ein nachweislicher Erfolg beim Aufbau von Datensätzen und Pipelines für analytische Anwendungsfälle.
Praktische Erfahrung mit SQL, Python und relevanten Datenwissenschaftsbibliotheken (Pandas, PySpark usw.), sowie Design von Data Warehouses, BI-Berichterstattung und Dashboard-Entwicklung. Grundlegendes Verständnis von Methoden der Datenwissenschaft/Maschinenlernen. Ambition, unstrukturierte Daten und große Datensätze zu meistern, ohne eingeschüchtert zu werden. Bereitschaft, Wissen zu teilen und die Zusammenarbeit innerhalb und zwischen Teams zu fördern. Grundlegendes Verständnis der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
Data Architect (80-100%, all genders) Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Architect (80-100%, all genders)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Datenarchitektur in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf Datenmanagement und Business Intelligence konzentrieren, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Bleibe über Trends informiert
Halte dich über die neuesten Technologien und Trends im Bereich Datenarchitektur und -analyse auf dem Laufenden. Besuche Webinare oder Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch nicht viel Erfahrung hast, suche nach Projekten oder Praktika, die dir praktische Kenntnisse in SQL, Python und Datenpipelines vermitteln. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Übe technische Fragen und Szenarien, die häufig in Interviews für Datenarchitekten gestellt werden. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Datenmanagement und BI-Reporting zu erläutern und konkrete Beispiele für deine Arbeit zu geben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Architect (80-100%, all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Fähigkeiten heraus: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen als Data Architect, insbesondere deine Kenntnisse in SQL, Python und relevanten Datenwissenschaftsbibliotheken. Zeige auf, wie du erfolgreich Datenpipelines und -sets für analytische Anwendungsfälle erstellt hast.
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Erfahrung in agilen Umgebungen und Kenntnisse über die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zur Digitalisierung des Reiseerlebnisses der Lufthansa Group beitragen können.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Verstehe die Rolle des Data Architects
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten eines Data Architects vertraut. Sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, die zeigen, wie du Datenarchitekturen entworfen und implementiert hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu SQL, Python und Datenmanagement. Übe, wie du deine Kenntnisse in diesen Bereichen demonstrieren kannst, und sei bereit, praktische Probleme zu lösen oder Szenarien zu diskutieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Analyse von Geschäftsbedürfnissen beigetragen und diese in Datenanforderungen übersetzt hast.
✨Kenntnis der Datenschutzbestimmungen
Stelle sicher, dass du ein grundlegendes Verständnis der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) hast. Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du in der Vergangenheit Datenschutzrichtlinien in deine Datenarchitektur integriert hast.
