Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und leite große Datensysteme für Pipelines und Datenseen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in den Niederlanden oder Deutschland mit Fokus auf Datenengineering.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Mentoring.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in verteilten Systemen und Datenmodellierung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Relocation to Netherlands or Germany
In dieser Rolle werden Sie:
- Architektur und Entwicklung von großangelegten Systemen für Datenpipelines und Datenseen leiten, die Milliarden von täglichen Ereignissen verarbeiten.
- Lösungen entwerfen und implementieren, die sicherstellen, dass Daten verfügbar, sicher und skalierbar über die Plattform sind, um Echtzeit- und Batchverarbeitung zu ermöglichen.
- Hochrangige architektonische Entscheidungen über Systemdesign, Technologieauswahl und Plattformentwicklung treffen, um Skalierbarkeit und langfristige Nachhaltigkeit zu gewährleisten.
- Mit wichtigen Stakeholdern, wie Produktteams, Dateningenieuren, Backend-Entwicklern und ML-Ingenieuren, zusammenarbeiten, um Tools und Frameworks zu entwickeln, die Analysen, Produktmerkmale und datengestützte Workflows unterstützen.
- Mit Geschäftspartnern wie Analytics Engineering, Data Science, Machine Learning und Produktteams zusammenarbeiten, um hochwirksame Datenprodukte zu erstellen, die geschäftskritische Funktionen, Forschung und Experimente mit einem Fokus auf Effizienz und Ausrichtung ermöglichen.
- Mit der Führungsebene bei der Ausarbeitung des Charters und technischer Fahrpläne zusammenarbeiten.
- Ingenieure in den Bereichen Backend-Infrastruktur und Datenengineering betreuen und eine Kultur der Zusammenarbeit und technischen Exzellenz fördern.
Qualifikationen:
- Erfahrung in großangelegten verteilten Rechensystemen, mit Fachkenntnissen in Datenengineering und Datenmodellierung.
- Erfahrung in der Verwaltung von Live-Produktionsumgebungen, einschließlich Hochlastsystemen oder datenintensiven Workflows, mit einem Fokus auf Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Experte in SQL und versiert in Technologien wie Spark, Kafka, Terraform und in mindestens einer Programmiersprache, die häufig im Datenengineering verwendet wird (z. B. Python, Scala oder Java).
- Starkes Wissen über ETL/ELT-Designmuster, Orchestrierungstools (z. B. Airflow, dbt, Dagster) und Datenqualitätsframeworks.
- Fähigkeit, skalierbare, sichere und wartbare Datenmodelle und Architekturen zu entwerfen sowie ein Verständnis für Datenverwaltung und Datenschutzbestimmungen.
- Praktische Erfahrung mit modernen Datenspeichertechnologien (z. B. Delta Lake, Snowflake, BigQuery, Redshift).
- Strategisches Denken, in der Lage, zu bewerten, ob intern gebaut oder auf Drittanbieterlösungen zurückgegriffen werden soll, um das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und langfristiger Lebensfähigkeit zu gewährleisten.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten, in der Lage, über verschiedene Teams und Stakeholder hinweg zu arbeiten, Geschäftsbedürfnisse in robuste Datenlösungen zu übersetzen und die Ausrichtung auf technische Ziele sicherzustellen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, unabhängig mit minimaler bis gar keiner Anleitung zu arbeiten, Aufgaben und Prioritäten über mehrere Projekte hinweg proaktiv zu verwalten, effizient zu arbeiten, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten und in schnelllebigen, ergebnisorientierten Umgebungen zu gedeihen.
Data Engineer Arbeitgeber: XFactor Talent
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung von großflächigen Datenlösungen konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit, technische Exzellenz und kontinuierliches Lernen, während wir gleichzeitig attraktive Vorteile wie flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team bieten. Durch die Arbeit an bedeutenden Projekten in den Niederlanden oder Deutschland haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und einen echten Einfluss auf unsere datengetriebenen Produkte zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 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 XFactor Talent 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 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 bei XFactor Talent gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei XFactor Talent 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 XFactor Talent entscheidend sein!
