Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and oversee scalable data models using Data Vault 2.0 and optimize BigQuery pipelines.
- Unternehmen: CTS EVENTIM connects millions with live experiences, focusing on data-driven decision-making.
- Vorteile: We value diversity and treat all applications equally, fostering an inclusive environment.
- Weitere Informationen: Experience with cloud platforms like GCP, AWS, or Azure is essential.
- Warum dieser Job: Join a dynamic Data Engineering team shaping the future of data architecture.
- Qualifikationen: Extensive experience in Data Vault 2.0 and strong SQL skills are required.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
CTS EVENTIM verbindet Millionen von Menschen weltweit mit unvergesslichen Live-Erlebnissen. Sie werden Teil unseres Data Engineering-Teams, das die Datenplattform aufbaut und weiterentwickelt, die Analysen, Business Intelligence, Produktinsights und operative Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation unterstützt. In dieser Rolle übernehmen Sie die Verantwortung für unsere Datenmodellierungsschicht innerhalb einer modernen Cloud-Datenplattform.
Was Sie erwartet:
- Eigenverantwortliche Gestaltung und Architektur skalierbarer Datenmodelle mit Data Vault 2.0, einschließlich Hubs, Links und Satelliten, während Sie Modellierungsstandards, Konventionen und Best Practices definieren und durchsetzen.
- Transformation von Rohdaten in strukturierte, integrierte und hochwertige Datensätze, die in der gesamten Organisation Wert schaffen, wobei Datenqualität, Herkunft, Auditierbarkeit und Governance in alle Modelle eingebettet sind.
- Entwicklung skalierbarer, modularer dbt-Frameworks und Optimierung von BigQuery-Pipelines und -Speicher hinsichtlich Leistung, Kosten, Skalierbarkeit und Wartbarkeit.
- Architektur und Überwachung von Orchestrierungs-Workflows mit Cloud Composer / Airflow, während Sie Teststrategien, CI/CD-Praktiken, Codequalität und technische Designüberprüfungen vorantreiben.
- Zusammenarbeit mit Analytics-, Data Engineering- und Geschäftspartnern zur Übersetzung von Anforderungen in robuste Datenmodelle, Mentoring von Ingenieuren und Lösung von Leistungs- oder Skalierungsherausforderungen.
Was Sie benötigen:
- Umfangreiche Erfahrung in der Datenmodellierung mit nachweislicher Expertise in Data Vault 2.0, kombiniert mit starker praktischer Erfahrung in der Nutzung von dbt in Produktionsumgebungen.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Cloud-Datenlagern, idealerweise BigQuery, einschließlich Abfrageoptimierung, Partitionierung, Clustering und Kostenmanagement.
- Expertenkenntnisse in SQL und Erfahrung mit großangelegten, komplexen Datensätzen sowie ein starkes Verständnis moderner Datenarchitekturen wie Bronze / Silver / Gold und Lakehouse-Muster.
- Erfahrung in der Gestaltung skalierbarer und wartbarer Datenplattformen auf Hyperscalern wie GCP, AWS oder Azure, unterstützt durch starke Software-Engineering-Praktiken, einschließlich Versionskontrolle, Tests und CI/CD.
- Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Standards über Teams hinweg zu beeinflussen und Automatisierungs- oder KI-unterstützte Praktiken in der Datenverarbeitung anzuwenden, wo dies nützlich ist.
Wir schätzen Vielfalt und behandeln alle Bewerbungen gleich – unabhängig von Geschlecht, Herkunft, Alter, Religion, Behinderung oder sexueller Orientierung. Unterschiedliche Perspektiven bereichern unser Team und machen EVENTIM stärker.
(Senior) Data Modelling Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Located in Germany, CTS EVENTIM is a leader in live entertainment, offering a diverse workplace. The Data Engineering team focuses on innovative data solutions, ensuring high-quality datasets for analytics and business intelligence.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Modelling Engineer (m/f/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 United States Digital Space LLC 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 (Senior) Data Modelling Engineer (m/f/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 (Senior) Data Modelling Engineer (m/f/d) bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
