Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenmodelle und implementiere innovative Datenlösungen für unsere Kunden.
- Unternehmen: Avenga, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf digitale Transformation.
- Vorteile: Attraktives Sozialpaket, Mentorship-Programme und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung im Datenbereich und Kenntnisse in Azure-Diensten.
Wir suchen einen hochqualifizierten Data Architect, der unser Team teilweise vor Ort in Budapest verstärkt. Unsere Kunden bauen eine Datenplattform und organisatorische Strukturen, die Unternehmen und Organisationen zugutekommen.
Als Data Architect unterstützen Sie ein neues Programm des digitalen Wandels, das die Einführung neuer SaaS-Anwendungen und einer neuen Unternehmensintegrationsplattform (Middleware) in die IT-Landschaft des Unternehmens umfasst.
Was Sie mitbringen:
- 5+ Jahre Erfahrung im Datenbereich;
- Verständnis des Data Mesh-Prinzips;
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen mit ordnungsgemäßer Datenverwaltung;
- Expertise in Microsoft Fabrics einheitlicher Analyseplattform;
- Expertise mit ADLS Gen2, Synapse Analytics, Azure SQL und anderen Azure-Datenservices;
- Kenntnisse in Azure Integration Services-Produkten, einschließlich Azure Databricks und Data Factory;
- Kompetenz in Apache Kafka oder Azure Event Hub, Azure IoT Hub, Azure Stream Analytics für Datenstreaming und Ereignisverarbeitung;
- Beherrschung der Programmiersprachen SQL und Python;
- Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Kunden zur Verständnis ihrer geschäftlichen Herausforderungen und Bedürfnisse;
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und ausgeprägte Detailgenauigkeit;
- Englischkenntnisse auf Oberstufenniveau oder höher.
Ihre Mission:
- Entwicklung konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle zur effektiven Organisation, Darstellung und Speicherung von Daten;
- Implementierung von Datenverwaltungspraktiken gemäß dem Data Mesh-Prinzip und Nutzung von Azure Purview zur Gewährleistung von Datenherkunft, Datenkatalog usw.;
- Aufbau eines Lakehouse auf Microsoft Fabric oder Databricks;
- Analyse der Geschäftsbedürfnisse, Entwurf und Implementierung datengestützter Lösungen;
- Entwurf und Implementierung von Datenmodellen unter Einhaltung von Entwicklungsrichtlinien und Best Practices;
- Transformation von Kundenanforderungen in Entwicklungstasks;
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Datenanalysten und anderen Stakeholdern, um deren Anforderungen zu verstehen, Datenlösungen bereitzustellen und Erkenntnisse oder Ergebnisse aus Daten effektiv zu kommunizieren;
- Als kundenorientierter Berater fungieren, der Kundenanforderungen erfasst, sie in technische Architekturen übersetzt und Ihre Entscheidungen und Vorschläge den Kunden präsentiert;
- Führung und Mentoring eines Teams von Datenfachleuten, Bereitstellung von Anleitung, Unterstützung und Förderung eines kollaborativen Arbeitsumfelds.
Ihre Vorteile:
- Wir bieten ein attraktives Sozial- und Leistungspaket;
- Jeder bei Avenga hat die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung durch unser Mentorenprogramm;
- Unsere Spezialisten erhalten regelmäßige Leistungsbewertungen und technische Bewertungen zur Identifizierung von Entwicklungsplänen;
- Das Unternehmen bietet erweiterte Schulungs- und Zertifizierungsmöglichkeiten;
- Wir bleiben durch Tech Talks, Webinare, Konferenzen und Hackathons auf dem neuesten Stand der Branche;
- Avenga kümmert sich um das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter, indem es umfassende Krankenversicherungsleistungen und Fitnessförderungsprogramme anbietet;
- Die Familien unserer Mitarbeiter sind ebenso wichtig, da wir Mutterschaftshilfe und finanzielle Unterstützung aus verschiedenen familiären Gründen, einschließlich Heirats- und Geburtsfällen, anbieten;
- Das Unternehmen fördert ein Gefühl der beruflichen Zugehörigkeit und ein Umfeld des Miteinanders: Wir erreichen gemeinsam Ziele und feiern unsere Meilensteine.
Data Architect Arbeitgeber: Veritas Code
Als Arbeitgeber in London bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Datenverarbeitung und Business Intelligence spezialisiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch spannende Projekte und moderne Technologien wie Microsoft Fabric und Power BI wertvolle Wachstumschancen bieten. Genießen Sie die Flexibilität eines hybriden Arbeitsmodells und die Unterstützung eines engagierten Teams, das Ihre berufliche Entwicklung aktiv fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Architect erhalten könntest
✨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 Veritas Code 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 Data Architect 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 Data Architect bei Veritas Code gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Veritas Code 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 Veritas Code entscheidend sein!
