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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere skalierbare Datenpipelines für moderne Cloud-Infrastrukturen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen, das stark in Datenplattformen investiert.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit, schnell einen Unterschied zu machen.
- Andere Informationen: Freelance-Position mit hervorragenden Wachstumschancen in einem agilen Umfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung als Data Engineer mit starken SQL- und Python-Kenntnissen.
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, in einer hochqualifizierten Ingenieurumgebung zu arbeiten, in der Daten im Mittelpunkt der Geschäftsentscheidungsfindung 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, autonom arbeiten und schnell Wert innerhalb eines dynamischen Ingenieurteams hinzufügen 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 Datenworkflows 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 Ingenieurteams
Nice to Have:
- 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 hören oder jemanden in Ihrem Netzwerk kennen, der geeignet ist, können Sie mir gerne direkt eine Nachricht senden.
Data Engineer Remote (m/w/d) Arbeitgeber: UMATR
Kontaktperson:
UMATR HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer Remote (m/w/d)
✨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 Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, 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 (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, 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. Ein gut lesbares Dokument macht einen besseren Eindruck!
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 du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei UMATR vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein klares Bild von den spezifischen Anforderungen der Stelle als Data Engineer. 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 einige konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten in SQL, Python und der Arbeit mit großen Datensätzen demonstrieren. Zeige, wie du erfolgreich ETL/ELT-Pipelines entworfen und optimiert hast oder wie du in agilen Teams gearbeitet hast.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Frameworks wie Databricks, Spark oder Airflow vertraut bist. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben zu lösen, um dein Wissen unter Beweis zu stellen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie der Erfolg in dieser Rolle gemessen wird.