Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenmodelle für die Halbleiterfertigung.
- Unternehmen: ZEISS, führend in der Halbleitertechnologie mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und Mentoring-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mikrochip-Technologie und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 5-7 Jahre Erfahrung in der Datenmodellierung und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 64350 - 78650 € pro Jahr.
ZEISS Semiconductor Manufacturing Technology Enabler für kleinere, leistungsstärkere und energieeffizientere Mikrochips. Rund 80 Prozent aller Mikrochips weltweit werden mit ZEISS-Technologien produziert. ZEISS ist ein Technologieführer im Bereich der Halbleiterfertigungsanlagen.
Ihre Rolle
- Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung von Datenmodellen, die Entwicklungs-, Produktions-, SAP- und Lieferkettendaten nahtlos verknüpfen.
- Übersetzung physikalischer und prozessualer Anforderungen in robuste, nachvollziehbare Datenmodelle (OLAP/OLTP, Data Vault, dimensionales Modellieren).
- Zusammenarbeit mit Prozess- und Fachexperten zur Klärung von Definitionen, Schwellenwerten, Qualitätsregeln und Compliance-Anforderungen.
- Entwurf und Implementierung von Daten-Governance, Qualitätsprüfungen, Metadatenmanagement und Herkunftsverfolgung.
- Implementierung von Produktionsdatenpipelines (ETL/ELT) über Kafka Streams, dbt-Transformationen und On-Premises (insbesondere Trino) sowie Cloud-Umgebungen (insbesondere Databricks) unter Verwendung von CI/CD (Qualitätssicherungsmaßnahmen, automatisierte Tests).
- Sicherstellung der Datenkonsistenz, Sichtbarkeit und Verfügbarkeit für Analysen, KI/ML-Modelle und Simulationen.
- Entwicklung von Leistungs- und Skalierungsstrategien einschließlich Monitoring, Profiling und Performance-Tuning.
- Mentoring weniger erfahrener Data Engineers, Förderung von Best Practices und Code-Reviews.
- Beiträge zu Architekturentscheidungen, Sicherheitsdesign und Datenschutzanforderungen.
Ihr Profil
- Starke Datenmodellierungskompetenz: 5–7 Jahre Erfahrung in der bereichsübergreifenden Datenmodellierung (Data Vault, dimensional, logisch/physikalisch) – idealerweise in einem komplexen Fertigungs- oder High-Tech-Umfeld.
- Brücke zwischen Physik und Daten: Nachgewiesene Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Fachexperten in der Fertigung, Entwicklung oder Technik und zur Übersetzung hochkomplexer, physikalisch fundierter Prozesse in robuste Datenmodelle.
- Schwache Datenqualität in eine Stärke verwandeln: Erfahrung in systematischer Profilierung, Bewertung und Bereinigung heterogener, historisch gewachsener Datenquellen.
- Beherrschung eines hybriden Tech-Stacks: Praktische Erfahrung mit Trino (On-Premises), dbt (Transformation & Dokumentation), Apache Kafka (Streaming) und Databricks (Delta Lake, Spark).
- Neuen Technologien gegenüber aufgeschlossen: Sehr gute Vertrautheit mit modernen GenAI-Modellen und deren zuverlässiger Nutzung zur Verbesserung und Beschleunigung der täglichen Arbeit.
- Kompetenz in SAP- und Lieferkettendaten: Vertrautheit mit SAP-Datenstrukturen (MM, PP, SD, QM) sowie MES/SCADA oder PLM-Daten.
- Daten-Governance als Disziplin: Einbettung von Qualitätsregeln, Herkunft und Metadaten von Anfang an in Pipelines und Modelle.
- Kommunikationsstärke auf allen Ebenen: Fähigkeit, komplexe Datenarchitekturen klar und zielgerichtet mit Prozessingenieuren, Management und Data Scientists zu diskutieren – in Deutsch und Englisch.
- Senior-Mindset: Unabhängige architektonische Entscheidungen treffen, weniger erfahrene Kollegen betreuen und einen pragmatischen, lösungsorientierten Ansatz auch bei unsicheren oder schlechten Datenbedingungen demonstrieren.
Ihr ZEISS Recruiting Team Adrian Kahl
(Senior) Data Engineer (f/m/d) in Oberkochen Arbeitgeber: ZEISS Group
ZEISS Vision Care bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Du als Praktikant im Customer Care Center wertvolle Erfahrungen sammeln und Deine Fähigkeiten weiterentwickeln kannst. Mit einem starken Fokus auf Innovation und Nachhaltigkeit fördern wir eine Kultur des Lernens und der Zusammenarbeit, die es Dir ermöglicht, aktiv an spannenden Projekten mitzuwirken und Dein berufliches Netzwerk auszubauen. Zudem profitierst Du von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, Studium und Praxis optimal zu verbinden, während Du Teil eines engagierten Teams bist, das die Sehqualität unserer Kunden kontinuierlich verbessert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Engineer (f/m/d) in Oberkochen 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 ZEISS Group 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 (Senior) Data Engineer (f/m/d) in Oberkochen 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 (Senior) Data Engineer (f/m/d) bei ZEISS Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ZEISS Group 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 ZEISS Group entscheidend sein!
