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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere skalierbare Datenpipelines für Analysen und Berichterstattung.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und Engineering.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Remote-Arbeit.
- Andere Informationen: Schneller Interviewprozess und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung als Data Engineer, starke SQL- und Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ich arbeite derzeit mit einem Kunden zusammen, der stark in seine Datenplattform und Engineering-Fähigkeiten investiert, und sie suchen einen erfahrenen Data Engineer auf freiberuflicher Basis, um ein großangelegtes Transformationsprogramm zu unterstützen.
Dies ist eine Gelegenheit, Teil eines hochqualifizierten Engineering-Umfelds zu werden, in dem Daten im Mittelpunkt der Geschäftsentscheidungen stehen. Sie werden an moderner Cloud-Infrastruktur arbeiten und helfen, skalierbare Datenpipelines und Architekturen zu entwerfen, zu bauen und zu optimieren, die Analysen, KI und operative Berichterstattung im gesamten Unternehmen unterstützen.
Das Projekt ist bereits im Gange, daher benötigen sie jemanden, der selbstbewusst einsteigen, autonom arbeiten und schnell Mehrwert in einem schnelllebigen Engineering-Team schaffen kann.
Verantwortlichkeiten:
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Pipelines
- Entwicklung robuster und effizienter Datenmodelle für Analyse- und Betriebsanwendungsfälle
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und Software-Ingenieuren zur Verbesserung der Datenzugänglichkeit und -qualität
- Optimierung bestehender Daten-Workflows und Verbesserung der Plattformleistung
- Unterstützung von Cloud-Migration und Modernisierungsinitiativen
- Sicherstellung von Best Practices in Bezug auf Datenverwaltung, Tests, Überwachung und Dokumentation
- Beitrag zu Architekturgesprächen und technischen Entscheidungsprozessen auf der Plattform
Erforderliche Erfahrung:
- Starke kommerzielle Erfahrung als Data Engineer
- Fortgeschrittene SQL- und Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit großangelegten Datensätzen und verteilten Systemen
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP
- Starkes Verständnis moderner Data-Warehousing-Konzepte
- Erfahrung mit Tools/Frameworks wie Databricks, Spark, Airflow, Kafka, Snowflake oder dbt
- Komfortables Arbeiten in agilen Engineering-Teams
Schön zu haben:
- Erfahrung in datenintensiven oder KI-gesteuerten Umgebungen
- Einblick in Streaming-/Echtzeitarchitekturen
- Erfahrung in der Unterstützung von Machine-Learning-Workflows
- Frühere freiberufliche/vertragliche Erfahrung
Standort: Deutschland
Arbeitsmodell: Hybrid / Remote Flexibilität
Anforderung: Muss EU-Bürger sein
Vertragsart: Freiberuflich / B2B
Vertragslaufzeit: 6 Monate
Interviewprozess: Schnelllebig
Wenn Sie offen sind, mehr zu erfahren, oder jemanden in Ihrem Netzwerk kennen, der geeignet ist, können Sie mir gerne direkt eine Nachricht senden.
Data Engineer - Remote - English Speaking Arbeitgeber: UMATR
Kontaktperson:
UMATR HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer - Remote - English Speaking
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen, Freunden oder Bekannten in der Branche. Oft erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Empfehlungen, bevor sie überhaupt ausgeschrieben werden.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Suche aktiv nach Projekten, die dich interessieren, und kontaktiere die Unternehmen direkt. Zeig ihnen, dass du bereit bist, sofort loszulegen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Da du als Data Engineer arbeiten möchtest, solltest du deine technischen Fähigkeiten auffrischen. Übe SQL-Abfragen, Python-Skripte und sei bereit, über deine Erfahrungen mit Cloud-Plattformen zu sprechen. Das zeigt, dass du fit für die Herausforderung bist!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine passende Stelle gefunden hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer - Remote - English Speaking
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen als Data Engineer klar hervorhebst. Zeig uns, wie du mit großen Datensätzen gearbeitet hast und welche Tools du beherrschst – das ist für uns super wichtig!
Mach es übersichtlich: Halte deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Das macht es uns leichter, dich zu verstehen!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei UMATR vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und notiere dir, welche Fähigkeiten und Erfahrungen besonders betont werden. So kannst du gezielt auf diese Punkte während des Interviews eingehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten als Data Engineer unter Beweis stellen. Sei bereit, über Projekte zu sprechen, bei denen du ETL/ELT-Pipelines entworfen oder optimiert hast, und wie du mit großen Datensätzen gearbeitet hast.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den Technologien und Tools, die in der Jobbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Wenn du Erfahrung mit AWS, Azure oder GCP hast, sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese Plattformen genutzt hast, um Datenpipelines zu erstellen oder zu optimieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Datenbereich oder wie das Team agile Methoden umsetzt.