Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und arbeite eng mit Kunden zusammen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer freundlichen und unterstützenden Teamkultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsmodell, Gesundheitsleistungen, Sprachkurse und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Agiles Team mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und ermögliche KI-Fähigkeiten für spannende Projekte.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Teamarbeit sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Data Engineer/Consultant(Senior/Staff)
We are #VLteam - tech enthusiasts constantly striving for growth.
The team is our foundation, that’s why we care the most about the friendly atmosphere, a lot of self-development opportunities and good working conditions.
Trust and autonomy are two essential qualities that drive our performance.
We simply believe in the idea of “measuring outcomes, not hours”.
Join us & see for yourself!
About the role
The majority of these roles will be at the forefront of client collaboration and building VL positions in the industry (spearheading projects).
You will work closely and directly with a different specialist from the client side.
Collaborate with stakeholders to define requirements, develop data pipelines and data quality metrics.
You will participate in defining the requirements and architecture for the new platform, implement the solution, and remain involved in its operations and maintenance post-launch Your work will also introduce data governance and management, laying the foundation for accurate and comprehensive reporting that was previously impossible.
Build data ingestion & processing pipelines.
All of the above with a strong focus on the customer’s needs.
Flexibility in action and the ability to overcome obstacles are highly valued in this role.
- Project
- Data Foundation & AI Enablement
- Project Scope
We are architecting a modern Data Platform for a fast-scaling client in the Insurance sector.
Our work consolidates fragmented legacy systems, organises data from a vast number of sources, and establishes a standardised, governed, and future-proof data foundation.
We aim to unlock the full value of the company’s data, enabling faster, informed decision-making and providing the backbone for business growth and AI readiness.
- Tech stack
- SQL, Python, Snowflake, dbt, Data modelling, Data quality, Power BI, Azure, Terraform
- Challenges
The primary objective is to deliver a robust data foundation and enable AI capabilities for a client that has grown organically. The work focuses on several key areas:
- Establishing a production-ready, fully operational Snowflake environment and driving operational excellence.
- Translating complex business logic into accurate data models to ensure the platform truly reflects business reality.
- Integrating diverse data sources to build reliable data products and comprehensive data dictionaries.
- Managing the full Data Engineering and Data Science lifecycle to support production ML and AI experimentation.
- Taking ownership from concept to deployment.
- Cultivating an engineering mindset by promoting automation, CI/CD, and rigorous standards.
- Team
We are building a small (4-6 people), agile, cross-functional team capable of delivering the complete data platform, from initial architecture to production operations.
Roles involved: Dev Ops, Data Engineer, Snowflake Specialist, MLOps/AI Engineer, Business Analyst (BA).
The team will collaborate closely with business stakeholders to ensure effective knowledge transfer and strict alignment with strategic goals.
- A few perks of being with us
- Building tech community
- Flexible hybrid work model
- Home office reimbursement
- Language lessons
- My Benefit points
- Private healthcare
- Training Package
- Virtusity / in-house training
And a lot more!
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer/Consultant (Senior/Staff) @ VirtusLab Arbeitgeber: VirtusLab
VirtusLab ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine freundliche Atmosphäre und zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung bietet. Mit einem flexiblen hybriden Arbeitsmodell und einem starken Fokus auf Vertrauen und Autonomie schaffen wir optimale Arbeitsbedingungen, die es unseren Mitarbeitern ermöglichen, ihre Fähigkeiten voll auszuschöpfen und an spannenden Projekten in der Versicherungsbranche zu arbeiten. Bei uns messen wir Ergebnisse, nicht Stunden, und fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer/Consultant (Senior/Staff) @ VirtusLab 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 VirtusLab 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/Consultant (Senior/Staff) @ VirtusLab 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/Consultant (Senior/Staff) @ VirtusLab bei VirtusLab gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei VirtusLab 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 VirtusLab entscheidend sein!
