Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und optimiere unsere internationale Data Analytics Plattform.
- Unternehmen: ALDI Nord, ein innovativer Arbeitgeber mit modernem Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage und ein hybrides Arbeitsmodell.
- Weitere Informationen: Strukturiertes Onboarding und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Das sind deine Aufgaben:
- Design und Entwicklung technischer Lösungen, Richtlinien und Prozesse für die internationale Data Analytics Plattform auf Azure.
- Aufbau und Wartung von CI/CD-Pipelines für Daten-Workflows und Plattformkomponenten mithilfe von Azure DevOps, unter kontinuierlicher Durchführung robuster Tests, Validierungen, Qualitätssicherungsmaßnahmen und Deployments.
- Mitwirkung bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Datenplattform durch die Entwicklung nützlicher Komponenten, den Ausbau von Automatisierung sowie Implementierung von Infrastructure-as-Code.
- Sicherstellung eines stabilen Betriebs der entwickelten Lösungen durch proaktives Monitoring, effektives Debugging sowie kontinuierliche Optimierung.
- Evaluierung neuer Tools und Features und Durchführung von Proof-of-Concepts.
- Anwendung von DataOps- und DevOps-Best Practices zur Steigerung der Entwicklungseffizienz und Optimierung der Deployment-Prozesse.
- Sicherstellung eines zuverlässigen und kosteneffizienten Plattformbetriebs durch den Einsatz moderner Observability-, Alerting- und Monitoring-Lösungen sowie Mechanismen wie Kostenkontrollen, Drift Detection und Disaster Recovery.
- Mitarbeit in einem agilen Scrum-Umfeld und Unterstützung sowie Mentoring anderer Data Engineers.
Das bringst du mit:
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium im MINT Bereich oder eine vergleichbare Qualifikation sowie mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder vergleichbar.
- Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenpipelines mit Spark, SQL oder vergleichbaren Technologien.
- Fundiertes Verständnis von Data Lakes, Lakehouse-Architekturen und Distributed Processing.
- Erfahrung in der Implementierung von CI/CD-Prozessen mit Tools wie Azure DevOps oder GitHub Actions in Verbindung mit Terraform, Bicep oder vergleichbaren Technologien.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP sowie Speicherdiensten wie ADLS oder S3 sowie Erfahrung im Design und in der Orchestrierung automatisierter Daten-Workflows.
- Erfahrung in der Softwareentwicklung mit Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache.
- Strukturierte, selbstständige, team- und lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Zertifizierungen in den Bereichen Cloud, Data oder Analytics (z. B. Azure, AWS, Databricks) sind von Vorteil.
Das bieten wir dir:
- Moderne Arbeitsumgebung: Arbeiten auf dem ALDI Nord Campus mit Open-Space Konzept, Betriebsrestaurant, Café, Eltern-Kind-Büro und Parkhaus inkl. E‑Ladestationen.
- Work–Life-Balance: Flexible Arbeitszeiten und ein hybrides Arbeitsmodell mit der Möglichkeit für anteiliges mobiles Arbeiten (bis zu 40 %) sowie 30 Urlaubstage (Vollzeit).
- Mobilität: Gratis E‑Tanken am ALDI Nord Campus, Kostenübernahme des Deutschlandtickets oder eine Fahrgeldpauschale.
- Healthcare & Prevention: Betriebseigenes Fitnessstudio sowie Fitnessstudio‑Kooperationen.
- Onboarding & Weiterbildung: Strukturiertes Onboarding und eine Vielzahl an Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung (z. eLearings, etc.).
- Impact & Teampower: Hohes Maß an Gestaltungsspielraum und unschlagbare Teampower in einem leistungsstarken Arbeitsumfeld.
- Gehalt & Mitarbeiterrabatte: Sicherer Arbeitsplatz beim Erfinder des Discounts mit einem attraktiven Gehalt sowie Corporate Benefits.
Data Engineer (m/w/d) - Data Exchange & Automation Hub Arbeitgeber: Ultimate.ai
PepsiCo Beverages Canada ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Abbotsford und Umgebung eine dynamische und inklusive Unternehmenskultur bietet. Mit wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Sozialleistungen und einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine positive Arbeitsumgebung, in der jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hat, bedeutende Veränderungen zu bewirken und einen bleibenden Einfluss auf die Gemeinschaft auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w/d) - Data Exchange & Automation Hub 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 Ultimate.ai 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) - Data Exchange & Automation Hub 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) - Data Exchange & Automation Hub bei Ultimate.ai gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ultimate.ai 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 Ultimate.ai entscheidend sein!
