Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenlösungen für komplexe Geo- und Sensordaten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Bahninfrastruktur mit Fokus auf Datenengineering.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und in Cloud-Umgebungen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Deine Rolle bei uns
Du machst aus komplexen Geo-, Sensor- und Infrastrukturdaten nutzbare Informationen.
Von Punktwolken, Raster- und Vektordaten bis hin zu Befahrungs- und Befliegungsdaten entwickelst du leistungsfähige Datenlösungen und stellst sicher, dass räumliche Zusammenhänge, Datenqualität und fachliche Konsistenz jederzeit gewährleistet sind.
- Welche Aufgaben auf dich warten
- Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenlösungen für die Verarbeitung großer Geo-, Infrastruktur- und Sensordatenbestände im Bahninfrastruktur-Umfeld.
- Konzeption und Optimierung von Datenarchitekturen, Datenmodellen und Datenpipelines mit Fokus auf Performance, Qualität und Wiederverwendbarkeit für Analytics-, API- und KI-Anwendungen.
- Verarbeitung und Qualitätssicherung von Geodaten, einschließlich Lagebezug, Referenzsystemen sowie der Sicherstellung fachlicher Konsistenz über Systemgrenzen hinweg.
- Analyse und Interpretation komplexer Geodaten aus Befahrungen, Befliegungen, Sensorik und Infrastrukturquellen sowie Ableitung geeigneter Qualitäts- und Prüfmechanismen.
- Beratung von Produktmanagement, Architektur, Entwicklung und Fachbereichen bei der Bewertung von Datenquellen, technischen Lösungen und datengetriebenen Use Cases.
- Mitgestaltung eines stabilen und skalierbaren Produktivbetriebs durch die Berücksichtigung von Betriebs-, Monitoring-, Deployment- und Wartungsanforderungen.
- Was du mitbringst
- Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering sowie in der Entwicklung und Optimierung leistungsfähiger Datenarchitekturen in Cloud-Umgebungen.
- Fundiertes Know-how im Umgang mit großen Datenmengen und deren effizienten Verarbeitung in produktionskritischen Systemen.
- Erfahrung in der Verarbeitung und Modellierung von Geodaten, z. B. Vektor-, Raster- oder Punktwolkendaten.
- Verständnis für den Betrieb skalierbarer Datenplattformen, einschließlich Monitoring, Logging, Stabilität und Wartbarkeit.
- Kenntnisse moderner Dev Ops- und CI/CD-Methoden zur Automatisierung von Build-, Test- und Deployment-Prozessen.
- Bereitschaft, unsere Kund: innen gelegentlich auch vor Ort zu unterstützen
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StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (all genders) 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 Vrame 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 (all genders) 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 (all genders) bei Vrame gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Vrame 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 Vrame entscheidend sein!
