Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines und Plattformen auf Google Cloud.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Cloud-Datenengineering mit modernem Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Datenprojekten und gestalte die Zukunft der Cloud-Technologie.
- Qualifikationen: Erforderlich: GCP-Zertifizierung und Erfahrung in der Datenverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung ist erforderlich.
Wenn Sie Datenplattformen auf Google Cloud in großem Maßstab aufgebaut und betrieben haben, ist dies einen Blick wert.
Wir stellen einen Cloud Data Engineer in einer aktiven Unternehmens-GCP-Umgebung ein, der an Produktionssystemen arbeitet, die bereits echte Benutzer und Datenlasten bedienen.
Dies ist praktische Ingenieursarbeit an Systemen, die bereits in Bewegung sind.
Sie werden an:
- der Gestaltung und dem Aufbau von produktionsreifen Datenpipelines (Batch und Streaming)
- der Entwicklung und Optimierung von Datenseen und -lagern auf GCP
- der Leitung von Datenmigration und Transformationsarbeiten in Live-Umgebungen
- der Verbesserung der Leistung, Kosten und Zuverlässigkeit bestehender Datenplattformen
- der direkten Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Bereitstellung skalierbarer Datenlösungen
- dem Aufbau von CI/CD und automatisierter Dateninfrastruktur
- der nachgewiesenen Bereitstellung von Datenplattformen in Produktionsumgebungen
- starker praktischer GCP-Erfahrung über den gesamten Datenlebenszyklus
- starker SQL-Optimierung für Kosten und Leistung
Englisch erforderlich, Deutsch bevorzugt.
Wenn Sie echte Datensysteme auf GCP bereitgestellt haben und in Produktionsumgebungen in großem Maßstab arbeiten möchten, bewerben Sie sich jetzt.
Cloud Data Engineer:in Arbeitgeber: Transatlantix
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf modernste Technologien setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch gezielte Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, Ihre Karriere als Cloud Data Engineer:in voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen und einer inspirierenden Teamatmosphäre in Deutschland, die es Ihnen ermöglicht, an spannenden Projekten mit realen Nutzern und Datenlasten zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Cloud Data Engineer:in 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 Transatlantix 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 Cloud Data Engineer:in 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 Cloud Data Engineer:in bei Transatlantix gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Transatlantix 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 Transatlantix entscheidend sein!
