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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe unser zentrales System für Einkauf Analytics mit innovativen Lösungen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein führendes Unternehmen im Bereich Datenanalyse und bieten spannende Herausforderungen.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und tolle Unternehmensvorteile.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse aktiv mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in SQL, Python und BI-Lösungen erforderlich.
- Andere Informationen: Agile Arbeitsmethoden und ein internationales Umfeld warten auf dich!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Das kannst du bewegen. In dieser spannenden Rolle treibst du den Ausbau und Betrieb des zentralen Systems für Einkauf Analytics (Frontend und Backend) mit Konzeption und Lösungserarbeitung neuer Funktionalitäten voran. Du analysierst Anforderungen (Business-Problems, Reports, Dashboards, Visualisierungen) und bist verantwortlich für die eigenständige Entwicklung und den Betrieb von Data Products in unserer Enterprise Analytics Plattform (MS Azure, Snowflake, CI/CD Pipeline etc.) sowie von Reports und Dashboards in BI-Lösungen wie Power BI. Dabei hast du die Aufgabe, geschäftliche (Analyse)-Anforderungen in Visualisierungen und Daten Produkte zu übersetzen und iterativ mit den Auftraggebenden weiterzuentwickeln. Die Schulung von Analysten in der Verwendung von BI-Lösungen (Self-Service) liegt ebenfalls in deiner Verantwortung. Du arbeitest eng mit den Data Engineers im Team und Auftraggebenden zusammen.
Das bringst du mit. Als Teamplayer (m/w/d) mit selbstständiger Arbeitsweise und einem hohen Qualitätsanspruch hast du eine innovative Denkweise und die Bereitschaft, eigene Ideen für die technische Umsetzung von Vorhaben einzubringen. Du hast mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering (ETL/ELT). Du bringst Erfahrung im angewendeten Data Modelling, Descriptive/Predictive Analytics und praktische Kenntnisse in Snowflake, Azure, Power BI oder ähnlichen Technologien.
- Du bist vertraut mit agilen Arbeitsweisen wie Scrum oder SAFe
- Du bist sicher in der Anwendung von SQL, Python, CI/CD-Prozessen und der Entwicklung robuster Datapipelines
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. Level B2)
Von Vorteil bringst du Kenntnisse in dbt, Azure Data Factory und SAP (MM / FI / CO) mit.
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Whatjobs
Kontaktperson:
Whatjobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Engineers und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Erstelle ein Portfolio oder GitHub-Projekt, das deine Fähigkeiten in SQL, Python und den Technologien wie Snowflake und Azure zeigt. Zeige konkrete Beispiele für Datapipelines oder BI-Lösungen, die du entwickelt hast, um deine praktischen Kenntnisse zu untermauern.
✨Agile Methoden verstehen
Informiere dich über agile Arbeitsmethoden wie Scrum oder SAFe und bereite dich darauf vor, in deinem Vorstellungsgespräch darüber zu sprechen. Zeige, wie du diese Methoden in deinen bisherigen Projekten angewendet hast, um die Effizienz und Qualität deiner Arbeit zu steigern.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die während des Interviews gestellt werden könnten. Übe typische Data Engineering Aufgaben und sei bereit, deine Lösungsansätze klar und strukturiert zu präsentieren, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Erfahrungen mit Snowflake, Azure und Power BI. Überlege, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu diesen Anforderungen passen.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen im Data Engineering hervorhebt. Betone deine Kenntnisse in SQL, Python und CI/CD-Prozessen sowie deine Erfahrung mit agilen Methoden wie Scrum oder SAFe.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Weiterentwicklung der BI-Lösungen beitragen kannst. Zeige deine innovative Denkweise und Teamfähigkeit auf.
Prüfe deine Sprachkenntnisse: Stelle sicher, dass du deine Deutsch- und Englischkenntnisse im Lebenslauf klar angibst. Wenn möglich, füge Beispiele hinzu, die deine Kommunikationsfähigkeiten in beiden Sprachen belegen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Whatjobs vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Snowflake, Azure und Power BI. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu SQL, Python und CI/CD-Prozessen. Übe, wie du komplexe Datenpipelines entwickelst und beschreibe deine Erfahrungen mit ETL/ELT-Prozessen. Sei bereit, deine Denkweise und Problemlösungsansätze zu erläutern.
✨Demonstriere Teamarbeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Data Engineers und Auftraggebenden erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone deine Fähigkeit, in einem agilen Umfeld zu arbeiten und wie du zur Verbesserung des Teamprozesses beigetragen hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da Schulungen von Analysten Teil deiner Verantwortung sind, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellen. Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du komplexe technische Konzepte einfach und verständlich vermitteln kannst, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.
