Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für moderne Datenprodukte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Remote-Arbeitskultur und flachen Hierarchien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, neueste Technologien zu nutzen.
- Weitere Informationen: Remote-first mit gelegentlichen Team-Meetings in Berlin und großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die technische Basis für spannende Projekte und arbeite mit einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer und exzellente Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 120000 € pro Jahr.
Standort: Remote in Deutschland
Anstellung: Vollzeit (40 Std./Woche)
Erfahrung: ab 3 Jahren Berufserfahrung
Gehalt: 70.000–120.000 € (je nach Erfahrung und Level)
Über die Rolle
In dieser Rolle gestaltest Du die technische Basis, auf der moderne Datenprodukte entstehen. Du arbeitest an der Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen effizient, sicher und nachvollziehbar in ein Data Lakehouse überführen. Dein Beitrag legt das Fundament für alle weiteren Teams, von Analytics bis Machine Learning.
Deine Aufgaben
- Aufbau und Pflege von ETL-/ELT-Pipelines in Python (insbesondere mit pandas und PySpark)
- Entwicklung und Optimierung von Streaming-Lösungen auf Basis von Kafka
- Nutzung von Apache NiFi zur Datenintegration und Automatisierung von Workflows
- Implementierung von Data Quality Checks und Monitoring
- Datenmodellierung (relational, zeitbasiert, graphorientiert) und Arbeit mit Data Lakes bzw. Data Warehouses
- Zusammenarbeit mit Analysten, Data Scientists und Entwicklern, um skalierbare Datenlösungen bereitzustellen
- Optional: Einsatz von Apache Hudi, Ozone oder ähnlichen Tools zur Versionierung und Nachvollziehbarkeit
- Dokumentation, Testing und kontinuierliche Verbesserung bestehender Prozesse
Dein Profil
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer (ein duales Studium wird mitgezählt)
- Exzellente Kenntnisse in Python, pandas und SQL
- Erfahrung mit Datenintegrationstools (z. B. Apache NiFi, Airbyte oder Fivetran)
- Erste Berührung mit Data Warehouses oder Data Lakes
- Erfahrung mit Streaming-Technologien (Kafka, PySpark, o. ä.)
- Docker und Kubernetes sind kein Muss, aber ein Plus
- Verständnis für Graphdatenbanken ist wünschenswert
- Abgeschlossenes Studium in einem technischen Bereich (nicht zwingend Informatik)
- Du bist lösungsorientiert, arbeitest selbstständig und bringst Begeisterung für neue Technologien mit
- Startup-Mentalität und Hands‑on‑Mentalität sind genau Dein Ding
Rahmenbedingungen
- Remote‑first mit gelegentlichen Team‑Meetings in Berlin
- Flexible Arbeitszeiten
- Flache Hierarchien und direkter Austausch mit erfahrenen Engineers
- Möglichkeit, mit neuesten Technologien (Apache, Kafka, Hudi, PySpark etc.) zu arbeiten
Haben wir dein Interesse geweckt? Dann melde dich doch gern direkt bei mir:
Data Engineer Arbeitgeber: Zabel
Zabel ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter als strategische Partner in einem der am schnellsten wachsenden Märkte Europas agieren können. Mit einem attraktiven Vergütungsmodell, intensiven Schulungen und der Möglichkeit, frühzeitig Verantwortung zu übernehmen, fördert Zabel die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter und ermöglicht ihnen, aktiv zur Gestaltung des Unternehmens beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten in Python, SQL und Datenpipelines herausfordern. Übe mit Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Sprich über deine Begeisterung für neue Technologien und wie du sie in deinen Projekten eingesetzt hast. Arbeitgeber suchen nach Kandidaten, die nicht nur die Anforderungen erfüllen, sondern auch eine echte Leidenschaft für das, was sie tun, mitbringen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du der perfekte Data Engineer für uns bist, zögere nicht und bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Vermeide es, zu formell zu sein und bring deinen eigenen Stil in die Bewerbung ein. Das macht dich authentisch und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und verständlich ist.
Zeig deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du deine Skills als Data Engineer eingesetzt hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Qualifikationen besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zabel vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, pandas, PySpark und Kafka. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast und bereit bist, dein Wissen zu erweitern.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du als Data Engineer gemeistert hast. Sei bereit, diese im Interview zu erläutern, um deine Problemlösungsfähigkeiten und technischen Kenntnisse zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den verwendeten Technologien oder der Teamdynamik.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit mit Analysten und Data Scientists erfordert, solltest du betonen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast. Teile Beispiele, wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast und wie du Feedback von anderen genutzt hast.
