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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte Data-Pipelines in einer modernen Cloud-Umgebung und ermögliche datengetriebene Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein wachsendes Unternehmen im IoT-Bereich mit offener Unternehmenskultur.
- Mitarbeitervorteile: Flache Hierarchien, moderne Technologien und ein motivierendes Arbeitsumfeld warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und arbeite eigenverantwortlich an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 2-3 Jahre Erfahrung im Data Engineering und sehr gute Python-Kenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Vielfalt ist uns wichtig - wir freuen uns auf Bewerbungen von allen Hintergründen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Unsere Mission:
Gemeinsam gestalten wir den Data Lake, der unser Wachstum und Innovation im IoT-Bereich antreibt. Wir bieten dir die Chance, als Data Engineer Data-Pipelines (ELT-Prozess) in einer modernen Cloud-Umgebung zu gestalten und so datengetriebene Entscheidungen für Kunden und Teams zu ermöglichen.
Tätigkeiten
In unserem Team baust du die Basis für die Datenprozesse, die uns und unsere Kunden voranbringen.
- Deine Infrastruktur: Du hältst unsere Dateninfrastruktur robust und zuverlässig für alle internen und externen Partner.
- Deine Data-Pipelines: Du entwickelst und pflegst leistungsstarke ELT-Prozesse(z. B. mit Airflow und PySpark in AWS), um Daten aus verschiedenen Quellen konsistent zu integrieren.
- Deine Zusammenarbeit : Du arbeitest eng mit unserem Data-Scientist, dem DevOps-Team, Finance und weiteren Bereichen zusammen, um datenbasierte Entscheidungen möglich zu machen.
- Dein Monitoring: Du implementierst Monitoring- und Qualitätslösungen, die die Integrität unserer Datenströme garantieren.
Anforderungen
- Erfahrung: Du bringst mindestens 2-3 Jahre im Data Engineering mit, idealerweise in der Entwicklung von ELT/ETL-Prozessen und der Datenmodellierung.
- Technologie-Expertise: Sehr gute Python-Kenntnisse, erste Erfahrungen mit Apache Airflow, PySpark, Data Lakes und Data Warehouses (z. B. Snowflake, Redshift). Automatisierung und Orchestrierung von Data-Pipelines gehören für dich dazu.
- Analytisches Denkvermögen : Herausforderungen meisterst du kreativ und pragmatisch, dabei setzt du nachhaltige Lösungen gezielt um.
- Nice-to-have: Kenntnisse in Cloud-Technologien (idealerweise AWS), Datenmodellierungstechniken (z.B. Data Vault 2.0 oder Snowflake-Schema) und erste Erfahrungen mit Infrastruktur-Management-Tools wie Terraform.
Team
Seit 2015 auf Wachstumskurs und kundenorientiert, bieten wir dir in der IoT-Zukunftsbranche spannende Chancen in einer offenen Unternehmenskultur. Vielfalt gehört bei uns zum Standard – wir freuen uns auf dich, unabhängig von Herkunft, Geschlecht oder Lebensweise.
Bei der wherever SIM zu arbeiten bedeutet für mich, Teil eines innovativen Unternehmens zu sein, das flache Hierarchien und eine echt einzigartige Teamkultur lebt. Im Data-Bereich kann ich eigenverantwortlich arbeiten und mit modernen Technologien rund um die Data Lake-Infrastruktur riesige Datenmengen schnell in wertvolle Insights verwandeln – ein Arbeitsplatz, der zukunftsweisend und motivierend ist!\“
– Bastian Jarzembinski, Data Scientist bei wherever SIM
Bewerbungsprozess
- Zeitnaher Rückruf von Joline
- Käffchen mit Jamie
- Austausch mit dem direkten Team
- Kennenlerntag mit dem ganzen Team
Data Engineer (m/w/x) Arbeitgeber: wherever SIM GmbH
Kontaktperson:
wherever SIM GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/x)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern von StudySmarter, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen für die Data Engineer-Position zu erfahren. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Da du mit Technologien wie Python, Airflow und PySpark arbeiten wirst, solltest du deine Kenntnisse in diesen Bereichen auffrischen und bereit sein, praktische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten! Bereite dich darauf vor, konkrete Herausforderungen zu diskutieren, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich der Datenintegration und -modellierung. Dies zeigt, dass du kreativ und pragmatisch an Probleme herangehst.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends im Data Engineering! Halte dich über aktuelle Entwicklungen in Cloud-Technologien und Datenmanagement auf dem Laufenden, um während des Gesprächs relevante Themen ansprechen zu können und dein Interesse an der Branche zu zeigen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Technologien, die für die Position als Data Engineer wichtig sind. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Erfahrungen mit Python, ELT/ETL-Prozessen und Tools wie Apache Airflow und PySpark. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Datenpipelines zu entwickeln oder zu optimieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zur Mission des Unternehmens passen. Zeige deine Begeisterung für die Arbeit im IoT-Bereich.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei wherever SIM GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, insbesondere mit Python, Apache Airflow und PySpark. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Technologien effektiv einzusetzen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich ELT/ETL-Prozesse. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du analytisches Denken und kreative Problemlösungen angewendet hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du mit Data Scientists, DevOps-Teams und anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst, die auf die flachen Hierarchien und die offene Teamkultur abzielen. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der Integration in das Team.
