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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and develop data-driven products while collaborating with clients on modern data architecture.
- Arbeitgeber: Join a leading IT service provider focused on innovative Data & Analytics projects.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy opportunities for professional growth, flexible work arrangements, and engaging team culture.
- Warum dieser Job: Be part of exciting client projects that make a real impact in the data landscape.
- Gewünschte Qualifikationen: You need a degree and experience in Data & Analytics, plus strong skills in SAS and SQL.
- Andere Informationen: Willingness to travel across Germany is required.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Berlin, Köln, Hamburg, Stuttgart, Dortmund, Frankfurt, Nürnberg, München
Dukennst das Geschäft eines IT-Dienstleisters und möchtest deine bisherigen Erfahrungen sowie dein Wissen aus vielfältigen Data & Analytics Projekten in spannenden Kundenprojekten weiter ausbauen? Weiterhin möchtest du gerne kluge Lösungen für moderne Datenarchitektur erarbeiten und spezifizieren? Dann bist du bei uns im Team Data & Analytics genau richtig!
Du konzipierst, berätst und entwickelst für unsere Kunden Data Driven Products und bildest die Schnittstelle zwischen Data & Analytics und Fachbereichen.
Dein Aufgabengebiet im Einzelnen beinhaltet:
- „Die Daten machen den Unterschied zwischen Ziel und Traum“: Mit Begeisterung und Engagement eignest du dir projektbezogenes Fachwissen an und hast Spaß an der Interaktion mit dem Kunden.
- Erarbeiten und Spezifizieren von Anforderungen an moderne Datenarchitekturen.
- Konzeption und Implementierung von performanten Datenbewirtschaftungsstrecken.
- Analyse von Datenbeständen und Ableitung statistischer Erkenntnisse sowie Präsentation dieser vor unseren Kunden.
- Je nach Erfahrungshintergrund führst du eigenständige Pre-Sales Aktivitäten durch, stehst neuen Mitarbeiter/-innen als Business Intelligence Experte zur Verfügung und planst individuelle Workshops mit unseren Kunden.
- Basierend auf einem abgeschlossenen Studium hast du als Data Engineer vielfältige Erfahrungen in Data & Analytics Projekten gesammelt und kennst das Geschäft eines IT-Dienstleisters.
- Erfahrungen im Anforderungsmanagement sowie in der Umsetzung von Data & Analytics Kundenprojekten.
- Kenntnisse der DWH/Data Lake Architektur und Datenmodellierung nach Inmon und Kimball.
- Tiefgreifende Produktkenntnisse in SAS und einer weiteren dieser Technologien: MS Azure, AWS, GCP, Snowflake, Informatica, belegt durch Herstellerzertifizierungen und nachgewiesener Projekterfahrung.
- Sehr gute SQL Kenntnisse.
- Weitere Erfahrungen in Data Management Themen wie z.B. Master Data Management oder Data Quality.
- Eine hohe Ergebnis- und Kundenorientierung sowie deutschlandweite Reisebereitschaft.
#J-18808-Ljbffr
(Senior) Consultant Data Engineer SAS (all genders) Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Consultant Data Engineer SAS (all genders)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kontakten aus der Branche, die bereits in ähnlichen Positionen arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem Laufenden über aktuelle Trends in Data & Analytics. Verfolge relevante Blogs, Podcasts oder Webinare, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für Interviews zu haben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit SAS und anderen Technologien konkret zu erläutern. Überlege dir Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Fähigkeiten und Erfolge verdeutlichen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Kundenorientierung! Bereite dich darauf vor, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit Kunden interagiert hast und welche Lösungen du entwickelt hast, um deren Bedürfnisse zu erfüllen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Consultant Data Engineer SAS (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Motivation und Eignung für die Position als (Senior) Consultant Data Engineer SAS unterstreicht. Betone deine Erfahrungen in Data & Analytics Projekten und wie diese zu den Zielen des Unternehmens passen.
Hebe relevante Projekte hervor: In deinem Lebenslauf solltest du konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten anführen, die deine Kenntnisse in SAS, DWH/Data Lake Architektur und Datenmodellierung zeigen. Zeige, wie du erfolgreich Anforderungen analysiert und Lösungen implementiert hast.
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 Zertifikate und Nachweise beigefügt sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen in Data & Analytics Projekten zu den Erwartungen des Unternehmens passen und bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
✨Zeige deine technischen Fähigkeiten
Da tiefgreifende Produktkenntnisse in SAS und anderen Technologien gefordert sind, sei bereit, über deine Erfahrungen mit diesen Tools zu sprechen. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Beispiele oder Lösungen zu präsentieren.
✨Kundenorientierung betonen
Da die Rolle eine hohe Kundenorientierung erfordert, solltest du konkrete Beispiele aus deiner Vergangenheit parat haben, die zeigen, wie du erfolgreich mit Kunden interagiert hast. Zeige, dass du in der Lage bist, deren Bedürfnisse zu verstehen und passende Lösungen zu entwickeln.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage beispielsweise nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Data & Analytics oder nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess.
