Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenintegrationslösungen und arbeite an innovativen Projekten mit einem erfahrenen Team.
- Unternehmen: A1, ein führendes Unternehmen im Telekommunikationsbereich mit einem motivierten Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, viel Raum für Eigenverantwortung und innovative Projekte.
- Weitere Informationen: Agiles Arbeitsumfeld mit exzellenten Karrierechancen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit den neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Technisches Studium oder relevante Berufserfahrung im Data Engineering erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Data Engineer (m/w/d) Bei A1 entwickelst du gemeinsam mit einem erfahrenen Team moderne Analytics- und Datenintegrationslösungen – von der Konzeption über die Umsetzung bis zum stabilen Betrieb – und gestaltest die Weiterentwicklung unserer Datenplattform aktiv mit.
Deine Aufgaben
- Du verantwortest die Migration, Modernisierung und Weiterentwicklung unternehmenskritischer, komplexer Datenverarbeitungs- und Datenintegrationslösungen, beispielsweise die Migration klassischer DWH-/ETL-Architekturen auf moderne Big-Data-Plattformen.
- Du konzipierst und implementierst Lösungen für die gesetzeskonforme Verarbeitung und Historisierung hochregulierter, besonders schützenswerter Telekommunikationsdaten.
- Du analysierst, designst und betreibst hochkomplexe Schnittstellen zwischen Data-Produkten, Quellsystemen und Zielsystemen und entwickelst gemeinsam im Team die komplette Job- und Datenarchitektur auf Basis von Apache Spark, Airflow, Kubernetes, Python, SQL, C und Unix Shell weiter.
- Du entwickelst hochperformante Analyse- und Abfragesysteme im Umfeld von PySpark und sorgst für einen stabilen, gesetzeskonformen Datenbetrieb.
- Du gestaltest, entwickelst und betreibst innovative ETL-Frameworks – einschließlich eigenentwickelter Airflow-Operatoren, ETL-Pipelines und Automatisierungs-Tools in Python, PySpark und Bash.
- Du bringst dich aktiv beim Aufbau und der Weiterentwicklung von CI/CD-Prozessen im Data Engineering ein und treibst moderne Entwicklungsprozesse wie Testing, Git und Deployment voran.
- Du arbeitest mit agilen Methoden und den dazugehörigen Tools wie JIRA und Confluence, dokumentierst deine Konzepte und Umsetzungen strukturiert und verständlich und setzt neue Standards in der Nachvollziehbarkeit.
Dein Profil
- Abgeschlossenes technisches Studium, beispielsweise Informatik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar, oder mehrjährige relevante Berufserfahrung im Big-Data- bzw. Data-Engineering-Umfeld.
- Tiefgehende Erfahrung mit modernen Datenverarbeitungs-Frameworks und Orchestrierung, insbesondere Apache Spark, Apache Airflow und Kubernetes.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, SQL und Unix Shell; weitere Kenntnisse, zum Beispiel in C, sind von Vorteil.
- Praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb hochperformanter, gesetzeskonformer Data-Processing-Lösungen und Suchsysteme in verteilten Umgebungen, etwa Data Lake oder Data Mart.
- Nachweisliche Erfahrung im Design und in der Umsetzung komplexer ETL-Prozesse inklusive Automatisierung und Performanceoptimierung.
- Solide Kenntnisse in CI/CD, automatisiertem Testing und Versionsverwaltung, beispielsweise mit Git.
- Erfahrung im agilen Projektmanagement sowie in der Dokumentation und Optimierung von Prozessen, idealerweise mit JIRA und Confluence.
- Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.
Wir bieten dir
- Hochspannende, herausfordernde Aufgaben an zentralen Datenprodukten im Telekommunikationsumfeld.
- Arbeiten in einem exzellenten, motivierten Team aus Data- und Software-Engineers.
- Viel Raum für Eigenverantwortung, Gestaltung und Innovation.
- Ein attraktives Bruttojahresgehalt von mindestens 53.000,- Euro mit der Möglichkeit auf Überbezahlung bei entsprechender Qualifikation.
Data Engineer – Spark, Airflow & Data Platform Arbeitgeber: Vienna
Unser Kunde bietet als kreativer Möglichmacher ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Mitarbeitende ihre Ideen aktiv einbringen können. Mit einer offenen und kollegialen Atmosphäre, flachen Hierarchien sowie umfangreichen Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung ist das Unternehmen ein hervorragender Arbeitgeber. Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und zahlreiche Benefits wie Essenszuschüsse und Firmenevents runden das Angebot ab und machen die Standorte Salzburg und Wien besonders attraktiv.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer – Spark, Airflow & Data Platform 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 Vienna 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 Engineer – Spark, Airflow & Data Platform 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 Engineer – Spark, Airflow & Data Platform bei Vienna gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Vienna 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 Vienna entscheidend sein!
