Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue robuste Datenpipelines und Plattformen für spannende Projekte.
- Unternehmen: Innovative Data-&-AI-Beratung mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und Weiterbildungsbudget.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein unterstützendes Mentoring-Programm.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Dateninfrastruktur und arbeite mit bekannten Marken.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Über uns
Du willst robuste Dateninfrastruktur bauen und sehen, wie deine Arbeit in echten Use Cases Mehrwert schafft – bei Unternehmen, die du aus dem Alltag kennst? Willkommen bei twomynds. Wir sind eine dedizierte Data-&-AI-Beratung sowie ein Service Provider mit End-to-End-Umsetzung und begleiten Unternehmen von der strategischen Zielsetzung bis zur operativen Realisierung – strategisch, umsetzungsstark und ergebnisorientiert. Unsere Mission: Ambitionierte Unternehmen befähigen, Data & AI in geschäftskritischen Mehrwert zu verwandeln – mit strategischer Klarheit, technischer Exzellenz und unternehmerischer Umsetzung. Von der Datenstrategie über KI- und Use-Case-Implementierung in interdisziplinären Teams bis zu skalierbaren Plattformen – wir begleiten unsere Kunden entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Wir sind branchenagnostisch – mit viel Erfahrung in kundennahen digitalen Geschäftsmodellen, insbesondere in Medien und Sport.
Was uns auszeichnet
- End-to-End-Ansatz: Von der Business-Strategie bis zum laufenden Betrieb.
- Klare Werte: Perform. Grow. Communicate. Dedicate. Balance.
- Wachstum & Entwicklung: Weiterbildungsbudget, Mentoring & individuelle Karrierepfade.
- Flexibilität: Moderne Arbeitsmodelle mit Remote-Optionen (1x Woche fixer Office Day).
- Teamkultur: Diverses, ambitioniertes Team mit Offsites, Urban Sports & Workations.
Deine Rolle – Data Engineer
Du willst nicht nur mit Daten arbeiten, sondern das Fundament bauen, auf dem alles läuft? In deiner Rolle als Data Engineer konzipierst, baust und betreibst du die Datenpipelines und Plattformen, die unsere Analysen, Dashboards und KI-Use-Cases mit zuverlässigen Daten versorgen. Du sorgst dafür, dass Daten aus unterschiedlichsten Quellen sauber, performant und skalierbar dort ankommen, wo sie gebraucht werden und arbeitest dabei eng mit Data Scientists, Analysten und unseren Kunden zusammen.
Aufgaben
- Aufbau & Betrieb von Datenpipelines: Du entwickelst, testest und betreibst robuste ETL/ELT-Pipelines, die Daten aus unterschiedlichsten Quellen zuverlässig ingestieren, transformieren und bereitstellen.
- Datenmodellierung & Architektur: Du entwirfst und pflegst Datenmodelle, Schemata und Strukturen für Data Warehouses/Lakehouses, die analytische und operative Use Cases sauber unterstützen.
- Datenqualität & Zuverlässigkeit: Du implementierst Validierungen, Qualitätschecks und Monitoring, damit Daten korrekt, konsistent und jederzeit verfügbar sind.
- Cloud & Skalierung: Du baust und optimierst Datenlösungen in der Cloud (AWS/Azure/GCP), achtest auf Performance, Skalierbarkeit und Kosten und arbeitest mit Infrastruktur-as-Code.
- Automatisierung & Orchestrierung: Du automatisierst wiederkehrende Datenflüsse (z. B. mit Airflow) und sorgst mit CI/CD für saubere, wiederholbare Deployments.
- Enablement für Analytics & KI: Du stellst Data Scientists und Analysten performante, gut dokumentierte Datensätze bereit und unterstützt dabei, Modelle und Use Cases produktiv zu machen.
- Zusammenarbeit & Übersetzung: Du arbeitest eng mit interdisziplinären Teams und Kunden zusammen, verstehst fachliche Anforderungen und übersetzt sie in tragfähige technische Lösungen.
Qualifikation
- Erfahrung im Data Engineering: Du hast bereits produktive Datenpipelines und -infrastruktur gebaut und betrieben und arbeitest gerne an sauberen, skalierbaren Lösungen.
- Tool-Stack: Du bist sicher im Umgang mit Python und SQL, kennst dich mit ETL/ELT, Data Warehouses/Lakehouses und einer Cloud-Umgebung (Databricks/Snowflake/AWS/Azure/GCP) aus; Erfahrung mit PySpark, Airflow und CI/CD ist ein Plus.
- Datenmodellierung & Qualitätsbewusstsein: Du verstehst Datenmodellierung und legst Wert auf Datenqualität, Tests und wartbaren Code.
- Umsetzungskompetenz & Eigenverantwortung: Du bringst Lösungen pragmatisch und zielorientiert von der Idee bis in den Betrieb und übernimmst Verantwortung für Ergebnis und Qualität.
- Teamplayer: Du arbeitest gerne mit Data Scientists, Analysten und Kunden zusammen und kommunizierst technische Sachverhalte klar.
- Sprachen: Fließende Deutschkenntnisse (C1+), gute Englischkenntnisse sind ein Plus.
Benefits
Du arbeitest in einem jungen, wachsenden Team mit der Möglichkeit, twomynds aktiv mitzugestalten und sehr nah an Geschäftsprozessen und Entscheidungen dabei zu sein. Möglichkeit, schnell Verantwortung zu übernehmen, intern aufzusteigen und dich fachlich wie persönlich weiterzuentwickeln – unterstützt durch Mentoring, Sparring und Weiterbildungsbudget. Flexible Arbeitszeiten und hohe Remote-Flexibilität (1x Woche fixer Office Day in Bonn). Du arbeitest an spannenden Projekten mit bekannten Marken aus Medien, Sport, Telekommunikation und Industrie – von strategischen Konzepten über Enablement bis zur Umsetzung. Zuschuss zum Jobticket und zur Urban Sports Club-Mitgliedschaft.
Schick uns deinen Lebenslauf und wir melden uns garantiert innerhalb von zwei Wochen mit einer Rückmeldung bei dir.
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: twomynds
twomynds ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und wachsenden Team an spannenden Projekten zu arbeiten, die echten Mehrwert schaffen. Mit einem klaren Fokus auf Mitarbeiterentwicklung durch Mentoring und individuelle Karrierepfade sowie flexiblen Arbeitsmodellen, einschließlich Remote-Optionen, fördert das Unternehmen eine positive und inklusive Teamkultur. Hier kannst du nicht nur deine technischen Fähigkeiten als Data Engineer weiterentwickeln, sondern auch aktiv zur Gestaltung des Unternehmens beitragen und Verantwortung übernehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/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 twomynds 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 (m/w/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 (m/w/d) bei twomynds gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei twomynds 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 twomynds entscheidend sein!
