Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und AI-ready Architekturen für innovative Kundenlösungen.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit einer verantwortungsbewussten und energiegeladenen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein attraktives Gehalt.
- Weitere Informationen: Engagierte Unternehmenskultur mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und AI mit modernsten Technologien und echten Impact.
- Qualifikationen: Mindestens vier Jahre Erfahrung in Data Engineering und Cloud-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Wir entwickeln moderne Datenplattformen, Data Engineering Lösungen und AI-ready Architekturen.
- Du konzipierst und implementierst moderne Datenplattformen und Data Engineering Lösungen – von Data Pipelines über Lakehouse Architekturen bis hin zu semantischen Datenmodellen und Data Products für Analytics-, AI- und GenAI-Anwendungsfälle.
- Du verbindest Data Engineering mit AI Engineering, insbesondere für RAG-Architekturen, Conversational BI, AI-gestützte Datenprodukte und LLM-basierte Anwendungen.
- Du entwickelst und integrierst Agenten oder agentische Komponenten im Data Engineering Kontext, zum Beispiel für Pipeline Entwicklung, Datenqualität, Automatisierung, Monitoring oder Self-Service-Analytics.
- Du nutzt moderne Cloud- und Datenplattformen wie Microsoft Azure, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake oder dbt, um skalierbare Data- und AI-Lösungen umzusetzen.
- Du gestaltest End-to-End-Architekturen von der Datenquelle über Integration, Transformation, Governance und Qualitätssicherung bis zur Nutzung durch AI-, BI- oder Fachbereichsanwendungen.
- Du unterstützt Kunden bei Toolauswahl, Zielarchitektur, Migrationspfaden, Plattformmodernisierung und der Integration von AI in ihre Datenstrategie.
- Du übernimmst Verantwortung für (Teil-)projekte und stellst eine pragmatische, technisch saubere und kundennutzenorientierte Umsetzung sicher.
- Du unterstützt die Weiterentwicklung unseres Data & AI Portfolios durch Best Practices, wiederverwendbare Assets, technische Standards und Impulse für AI Data Engineering.
Dein Profil
- Du verfügst über mindestens vier Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Cloud Data Platforms oder Data & AI Consulting, idealerweise in einem Beratungs- oder Projektumfeld.
- Du hast Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Data Pipelines, Datenmodellen, Lakehouse- oder Cloud-Data-Warehouse-Architekturen.
- Du bist sicher in SQL und Python oder PySpark und bringst praktische Erfahrung mit ETL/ELT, APIs, Datenqualität, CI/CD oder Infrastructure as Code mit.
- Du kennst moderne Plattformen und Tools wie Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure Synapse, Databricks, Snowflake, dbt, Power BI oder Power Platform.
- Du verstehst, wie moderne Datenplattformen als Grundlage für AI-, GenAI- und Analytics-Lösungen aufgebaut werden.
- Idealerweise hast Du bereits praktische Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen, RAG, Agentic AI, Azure AI Foundry oder MLOps/LLMOps gesammelt.
- Du verstehst architektonische Zusammenhänge und kannst Brücken zwischen Datenplattform, Fachbereich, AI-Use-Cases und operativem Betrieb schlagen.
- Du arbeitest strukturiert und pragmatisch, kommunizierst sicher mit Kunden und Stakeholdern und bringst technische Themen verständlich auf den Punkt.
- Du kommunizierst sehr gut auf Deutsch (mindestens C1) und Englisch und bist offen für Reisen zu unseren Kunden.
Deine Benefits
- Your career, your way: Unser Personal Growth Model und Coaching & Leading-Ansatz bieten Dir eine enge, vollumfängliche Unterstützung sowohl in Deiner langfristigen Entwicklung als auch im Daily Business.
- Karriere & Privatleben: Dank Mobile Work Policy arbeitest Du bequem von zuhause oder in einem unserer Büros in Deutschland.
- Mobilität nach Maß: Mit unserem festen monatlichen Mobilitätsbudget bist Du bei uns flexibel und umweltbewusst unterwegs.
- Wert-volle Unternehmenskultur: Unsere Werte verantwortungsbewusst, energiegeladen und gemeinsam sind zentrale Bestandteile unseres Alltags.
- Vergütung & monetäre Vergünstigungen: Wir bieten faire und attraktive Gehälter, bestehend aus einem fixen und einem leistungsbasierten Anteil.
Senior Consultant AI Data Engineering - Microsoft Azure (all genders) Arbeitgeber: Wavestone Poland Sp. z o.o.
Als Arbeitgeber bieten wir eine inspirierende und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf persönlichem Wachstum und beruflicher Entwicklung basiert. Unsere flexiblen Arbeitsmodelle, einschließlich der Möglichkeit, mobil zu arbeiten und Teilzeitstellen anzubieten, fördern eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem legen wir großen Wert auf eine wertschätzende Unternehmenskultur, in der Teamarbeit und gesellschaftliches Engagement im Mittelpunkt stehen.
Kontaktdaten:
Wavestone Poland Sp. z o.o. Recruiting-Team
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✨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 Wavestone Poland Sp. z o.o. zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Senior Consultant AI Data Engineering - Microsoft Azure (all genders) bei Wavestone Poland Sp. z o.o. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wavestone Poland Sp. z o.o. 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 Wavestone Poland Sp. z o.o. entscheidend sein!
