Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege geospatiale Plattformdienste mit C# und Spark.
- Unternehmen: Trimble, ein globales Technologieunternehmen, das die digitale Bauindustrie revolutioniert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Arbeite an Projekten, die echte Auswirkungen auf die Welt haben.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Big Data-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Want to build the data infrastructure that will power the global evolution of digital construction? Trimble is looking for a skilled
Data Platform Engineer to join our engineering team.
About Us
Trimble is a global technology company that connects the physical and digital worlds, transforming the ways work gets done.
With relentless innovation in precise positioning, modeling and data analytics, Trimble enables essential industries including construction, geospatial and transportation.
Whether it's helping customers build and maintain infrastructure, design and construct buildings, optimize global supply chains or map the world, Trimble is at the forefront, driving productivity and progress.
Field
Systems: The Trimble Field Systems segment provides solutions to increase precision and productivity in construction tasks by empowering stakeholders to collect accurate information and manage conditions with cutting‑edge technology.
- Your Key Responsibilities
- Design, develop, and maintain geospatial platform services using C# and Spark
- Build and optimize cloud‑native geospatial applications leveraging Azure / AWS / GCP services
- Implement RESTful Open API spec APIs, data models, and asynchronous processing systems
- Write Python scripts for automation, testing, data analysis, or integration tasks
- Ensure scalability, reliability, and performance of backend components
- Integrate and manage SQL and No SQL databases (e. g., SQL Server, Postgre SQL, Mongo DB)
- Develop and maintain CI/CD pipelines and containerized deployments (e. g., Docker, Kubernetes)
- Collaborate with frontend developers, Dev Ops engineers, and data teams
- Conduct code reviews, write unit/integration tests, and follow best coding practices
- Participate in architectural discussions and contribute to technical design decisions
- Your Essential Skills & Experience
- 5+ years of experience in big data platform development, 10+ years of software development experience.
- Proven Spark experience
- Hands‑on experience with cloud platforms (Azure preferred; AWS or GCP also considered)
- Working knowledge of Python for scripting, automation, or backend logic
- Strong understanding of API design, microservices, and distributed systems
- Familiarity with CI/CD tools (Azure Dev Ops, Git Hub Actions, Jenkins, etc.)
- Production experience with Postgre SQL, Mongo DB, SQL Server or similar
- Experience with version control (Git) and agile development methodologies
- Strong understanding of Linux system administration fundamentals.
- Terraform or similar Infrastructure‑as‑Code experience
- Large scale cloud application experience, with demonstrable ability to troubleshoot and solve production issues.
- Bonus Points For
- Experience with containerization and orchestration (Docker, Kubernetes)
- Experience with serverless architectures (e. g., Azure Functions, AWS Lambda)
- Knowledge of event‑driven systems (Kafka, Rabbit MQ, or Azure Service Bus)
- Familiarity with monitoring and logging tools (Application Insights, ELK, Prometheus, etc.)
- Experience with geospatial datatypes (raster, vector, point cloud, mesh)
- Excellent problem‑solving and analytical skills
- Strong communication and teamwork abilities
- Self‑motivated and proactive with a focus on quality and delivery
- Ability to adapt quickly to new technologies and challenges
Location on‑site in our Stuttgart office, 4 days in office, 1 day flexible, remote contract is not possible
- Why You’ll Enjoy Working With Us
- You’ll work on projects that truly matter: Our purpose‑driven culture means you’ll be helping to build and deliver solutions that make work faster, safer, and more sustainable for millions of people worldwide.
Our impact is tangible, from connected machines that save fuel to data‑driven insights that reduce waste.
- Collaborate with like‑minded people: Our strong internal culture is a “hidden gem.” You will work with a collaborative, supportive team that shares your purpose and fosters a genuine sense of belonging.
We’re a company of “visionary pragmatists” who think boldly and build things that work.
- Be an owner: Trimble thrives on individuals who take initiative and embrace ownership.
You’ll find an entrepreneurial spirit where success is often “self‑authored,” empowering proactive “doers.”
If you need assistance or would like to request an accommodation in connection with the application process, please contact careers@trimble. com.
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StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Platform Engineer 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 Trimble Inc. 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 Platform 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 Data Platform Engineer bei Trimble Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Trimble Inc. 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 Trimble Inc. entscheidend sein!
