Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze innovative Projekte und entwickle grundlegende Systeme für schnelles Wachstum.
- Unternehmen: Agiles Unternehmen mit einem inspirierenden Tech-Grad-Programm.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, 27 Urlaubstage, Bildungsbudget und Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Lerne von erfahrenen Ingenieuren und gestalte Lösungen, die Millionen erreichen.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, gute Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Data Engineer I, der unserem Tech Foundations Vertical im Rahmen unseres 2026 Tech Grad Programms beitritt. Dieses Programm bietet eine einzigartige Umgebung, um von erfahrenen Ingenieuren zu lernen und zu innovativen technischen Lösungen beizutragen.
Verantwortlichkeiten
- Unterstützung des schnellen Innovations- und Wachstums des Unternehmens durch die Arbeit an grundlegenden Systemen, die eine schnellere Entwicklung von Funktionen, Sicherheit und Zuverlässigkeit ermöglichen.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um qualitativ hochwertige Funktionen zu entwickeln, zu skalieren und bereitzustellen, die Millionen von Nutzern weltweit betreffen.
Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein
- Recht auf Leben und Arbeiten in Deutschland. Bewerber innerhalb der EU können sich bewerben.
- Derzeitiger Abschluss oder Abschluss eines Bachelor- oder Masterstudiums in Informatik, Software Engineering, Data Engineering, Data Science oder einem verwandten Bereich.
- Für Absolventen: maximal 2 Jahre Erfahrung in ähnlichen Rollen. Coaching-Bootcamp-Absolventen mit mindestens 6-12 Monaten Praktikums-/Bootcamp-Erfahrung sind ebenfalls berechtigt.
- Gutes Verständnis und direkte Erfahrung mit Programmierung in relevanten Sprachen und Technologien.
- Analytischer Denker und starker Problemlöser.
- Gute Kommunikations- und Zusammenarbeitfähigkeiten.
- Beruflich fließend in Englisch.
- Begeistert von der Arbeit in einem schnelllebigen, agilen Unternehmen, das aus Fehlern lernt.
Technische Fähigkeiten, die wir suchen
- Python, SQL, NoSQL.
- AWS-Cloud-Dienste.
- Datenlagerlösungen wie BigQuery, Redshift.
Was Sie erwartet
- Hybrides Arbeitsmodell: 2 Tage pro Woche an unserem Campus in Berlin.
- 27 Urlaubstage.
- Bildungsbudget von 1.000 €, Sprachkurse, Unterstützung für Eltern, Zugang zu Udemy Business.
- Gesundheitsleistungen: Gesundheitschecks, Achtsamkeit, Fitnessstudio- und Fahrradzuschüsse.
- Essenunterstützung: digitale Essensgutscheine, Essensgutscheine, Unternehmensrabatte, Zugang zum internen Wohnhub.
Chancengleichheit
Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rassenidentitäten, religiösen Überzeugungen, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlechtsidentitäten oder -ausdrücken, sexuellen Orientierungen, Alter, Familienstand oder Behinderungsstatus oder einem anderen Aspekt, der Sie ausmacht. Schwerbehinderte Bewerber mit gleichen Qualifikationen werden bevorzugt berücksichtigt. Sie sind herzlich eingeladen, Ihre Pronomen (er/sie/they) von Anfang an mitzuteilen, damit wir Sie respektvoll ansprechen können. Wir ermutigen Sie, uns wissen zu lassen, ob Sie Unterkünfte oder spezifische Unterstützung bei der Barrierefreiheit benötigen, um ein reibungsloses Vorstellungsgespräch zu gewährleisten.
Data Engineer l, Tech Foundations (2026 Tech Grads) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Unser Unternehmen bietet eine hervorragende Arbeitsumgebung für Data Engineers, die Teil unseres Tech Foundations Vertical im Rahmen des 2026 Tech Grad Programms werden möchten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell in Berlin, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Mitarbeiterwohlbefinden schaffen wir eine Kultur der Innovation und Zusammenarbeit, die es unseren Mitarbeitern ermöglicht, sich beruflich weiterzuentwickeln und an spannenden Projekten zu arbeiten, die Millionen von Nutzern weltweit beeinflussen.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer l, Tech Foundations (2026 Tech Grads) erhalten könnten
✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!
In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie United States Digital Space LLC zu treffen!
✨Nutze Online-Plattformen für Data Science
Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!
✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle
Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!
✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei United States Digital Space LLC auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer l, Tech Foundations (2026 Tech Grads) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an United States Digital Space LLC reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!
Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!
Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!
Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC vorbereitet
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.
✨Bereit für technische Herausforderungen
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!
✨Lernbereitschaft zeigen
Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!
✨Projekterfahrung und Portfolio teilen
Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.
