Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und verbessere die Systemzuverlässigkeit.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit globalem Team und spannenden Projekten.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und starke Problemlösungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Vis e3o Geral da Funan e7 e3o
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados para aumentar a resili eancia e a estabilidade operacional dos nossos pipelines de dados, desde o ch03o de fabrica at e9 os reposit f3rios em nuvem.
Essa fun e7 e3o cr edtica ter e1 foco na constru7 e3o de sistemas robustos de monitoramento e suporte, al e9m de acelerar nossa capacidade de entender e resolver falhas em sistemas e pipelines.
- Responsabilidades e atribuies
- Projetar, desenvolver e integrar tecnologias e sistemas de suporte e0 produ e7 e3o para melhorar a confiabilidade dos pipelines de dados.
- Identificar proativamente vulnerabilidades e implementar solu e7 f5es sist eamicas orientadas a processos para aumentar a resili eancia dos pipelines.
- Desenvolver e aplicar an e1lises avancadas para monitoramento proativo, detec e7 e3o de anomalias e otimiza e7 e3o de desempenho dos pipelines.
- Realizar an e1lises estat edsticas aprofundadas sobre desempenho dos pipelines, dados de incidentes e causas raiz, promovendo melhoria cont ednua.
- Preparar e manter relat f3rios e dashboards com indicadores chave de desempenho (KPIs) para medir a resili eancia dos sistemas e pipelines.
- Colaborar com equipes globais de analistas, engenheiros e l edderes para diagnosticar e resolver rapidamente problemas nos pipelines de dados.
- Interagir com e1reas corporativas, elaborando documenta e7 e3o t eanica, relat f3rios e apresenta e7 f5es sobre a sa fade e melhorias dos pipelines.
- Manter documenta e7 e3o precisa e atualizada de sistemas, processos e guias de troubleshooting.
- Apoiar o atendimento aos requisitos de governan e7a de dados, especialmente relacionados e0 qualidade e integra e7 e3o dos dados nos pipelines.
- Soft skills
- Organizaa e7 e3o, proatividade, curiosidade, senso de urg eancia e prioriza e7 e3o, alem de forte senso de responsabilidade.
- Especializa 07e técnica
- Ingl eas fluente (Atua e7 e3o internacional)
- Experi eancia comprovada em suporte a sistemas, pipelines de dados, engenharia de confiabilidade de bancos de dados e suporte a ambientes de produ e7 e3o de TI.
- S f3lida experi eancia em design e implementa e7 e3o de solu e7 f5es de monitoramento, alertas e logs.
- Conhecimento em plataformas de nuvem, especialmente Google Cloud Platform (GCP).
- Experi eancia com historiadores de dados industriais (ex.: OSIsoft PI) e extra e7 e3o de dados via APIs.
- Formaae e Experi 07a
- Formaa e7 e3o em Engenharia ou Ci eancia da Computa e7 e3o.
- Habilidades T e9cnicas
- Dom ednio de SQL (consultas) e de uma linguagem de script (ex.: Python) para an e1lise de dados e automa e7 e3o.
- Experi eancia pr e1tica com tecnologias de dados no GCP (ex.: Big Query, Dataform, Cloud Run) e ferramentas de monitoramento (ex.: Grafana, Cloud Monitoring).
- Experi eancia com ferramentas de Business Intelligence principalmente Looker,
- Conhecimento em Power BI, Tableau) para constru e7 e3o de dashboards.
- Desej e1vel
- Conhecimento de KPIs da ind fastria de processos.
- Familiaridade com plataformas de governan e7a de dados (ex.: Collibra) e ferramentas de transforma e7 e3o de dados (ex.: Dataform).
- #J-18808-Ljbffr
Engenheiro Dados II Arbeitgeber: vagas.sc
Die Auvo ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einer dynamischen und kollaborativen Umgebung zu arbeiten. Als Analista de Marketing Pleno haben Sie die Chance, strategische Projekte mit direktem Einfluss auf die Nachfrage und den Umsatz zu leiten, während Sie von einem unterstützenden Team umgeben sind, das Wert auf Eigenverantwortung und persönliche Entwicklung legt. Die Unternehmenskultur fördert Kreativität und Innovation, was Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und einen bedeutenden Beitrag zum Unternehmenserfolg zu leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Engenheiro Dados II 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 vagas.sc 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 Engenheiro Dados II 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 Engenheiro Dados II bei vagas.sc gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei vagas.sc 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 vagas.sc entscheidend sein!
