Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines, um Geschäftsprobleme zu lösen und Prozesse zu verbessern.
- Unternehmen: ZONTAL, ein innovatives Unternehmen, das strukturierte Daten bereitstellt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit spannenden Projekten und Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernster Technologie und beeinflusse die Entscheidungsfindung unserer Kunden.
- Qualifikationen: Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Python und Datenvisualisierungstools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Bei ZONTAL sind wir stolz darauf, unseren Kunden strukturierte, interoperable Daten bereitzustellen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und den manuellen Datenverarbeitungsaufwand zu reduzieren. Wir suchen einen erfahrenen, pipeline-zentrierten Data Engineer, um dies für unser ständig wachsendes Portfolio zu verwirklichen. Der ideale Kandidat wird über die erforderliche mathematische und statistische Expertise verfügen, kombiniert mit einer seltenen Neugier und Kreativität. Diese Rolle erfordert viele vielfältige und sich entwickelnde Verantwortlichkeiten, konzentriert sich jedoch auf den Aufbau unserer Python ETL-Prozesse und das Schreiben hervorragender DAGs. Neben technischem Können benötigt der Data Engineer auch Soft Skills, um hochkomplexe Datentrends klar an Führungskräfte zu kommunizieren. Wir suchen jemanden, der bereit ist, sofort einzusteigen und unseren Kunden zu helfen, das Beste aus ihren Daten herauszuholen.
Ziele dieser Rolle
- Mit Daten arbeiten, um Geschäftsprobleme zu lösen, die Infrastruktur aufzubauen und zu pflegen, um Fragen zu beantworten und Prozesse zu verbessern.
- Unsere Data-Science-Workflows durch durchdachte Automatisierung, wiederverwendbare Pipeline-Muster und KI-unterstützte Entwicklungs-Workflows zu optimieren, um den Wert unserer Produktangebote zu steigern und die Kundenbindung zu fördern.
- Eng mit den Teams für Data Science und Business Intelligence zusammenarbeiten, um Datenmodelle und Pipelines für Forschung, Berichterstattung und maschinelles Lernen zu entwickeln.
- Ein Befürworter von Best Practices sein und kontinuierlich lernen.
Verantwortlichkeiten
- Agile Softwareentwicklungsprozesse nutzen, um iterative Verbesserungen an unseren Backend-Systemen vorzunehmen.
- KI-unterstützte Entwicklungstools verwenden, um Implementierung und Debugging zu beschleunigen, mit starkem Fokus auf Testabdeckung, Code-Überprüfung, Sicherheit und Wartbarkeit.
- Front-End- und Back-End-Datenquellen modellieren, um ein umfassenderes Bild der Benutzerflüsse im System zu zeichnen und leistungsstarke Datenanalysen zu ermöglichen.
- Datenpipelines erstellen, die Daten aus verschiedenen Quellen bereinigen, transformieren und aggregieren.
- Robuste ETL/ELT-Pipelines mit Tools wie Apache Airflow oder ähnlichem entwerfen, entwickeln und warten.
- Mit Data Scientists, Analysten und Software-Ingenieuren zusammenarbeiten, um Datenbedürfnisse zu verstehen und hochwertige Datensätze bereitzustellen.
- Die Datenqualität, Integrität und Sicherheit durch Validierungs-, Überwachungs- und Governance-Praktiken sicherstellen.
- Daten-Workflows automatisieren und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern.
- Datenpipeline-Probleme und Leistungsengpässe überwachen und beheben.
Erforderliche Fähigkeiten und Qualifikationen
- Drei oder mehr Jahre Erfahrung mit Python und Datenvisualisierungs-/Erkundungstools.
- Vertrautheit mit dem AWS-Ökosystem, insbesondere Lambda, Step Functions, SQS, Document DB und RDS.
- Kenntnisse in der Verwendung von KI-unterstützten Entwicklungs-Workflows zur Beschleunigung der Entwicklung, gepaart mit gutem Urteilsvermögen in Bezug auf Korrektheit, Sicherheit und Datenschutz.
- Kommunikationsfähigkeiten, insbesondere zur Erklärung technischer Konzepte an nicht-technische Geschäftsleiter.
- Fähigkeit, in einem dynamischen, forschungsorientierten Team mit parallelen Projekten zu arbeiten.
- Erfahrung mit Apache Airflow, Kafka oder ähnlichem.
- Starkes Verständnis von dimensionalem Modellieren und Normalisierung.
- Kenntnisse der DSGVO und der besten Praktiken für Datenschutz und -schutz.
- Vertrautheit mit Git, Docker und CI/CD-Pipelines für Daten-Workflows.
- Kompetenz im Umgang mit Linux-basierten Systemen zur Bereitstellung, Überwachung und Wartung der Dateninfrastruktur.
- Erfahrung mit RESTful APIs für Datenaufnahme, -transformation und -integration mit Drittsystemen.
- Fähigkeit, klare, umfassende technische Dokumentationen für Datenpipelines, Architektur und Prozesse zu erstellen.
Bevorzugte Fähigkeiten und Qualifikationen
- Abschluss (oder gleichwertig) in Informatik, Informationstechnologie, computergestützter Biologie, Ingenieurwesen oder verwandtem Fachgebiet.
- Erfahrung im Aufbau oder in der Wartung von ETL-Prozessen.
- Erfahrung mit der Verarbeitung von Echtzeitdaten.
- Hintergrund in biologischer Informatik oder klinischer Datenanalyse ist von Vorteil.
- Erfahrung in einer GxP-regulierten Umgebung.
- Vertrautheit mit der Bereitstellung und Verwaltung containerisierter Datenanwendungen in Kubernetes-Umgebungen für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Erfahrung mit Helm zur Verwaltung von Kubernetes-Anwendungen ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Automatisierung von Infrastruktur und Bereitstellungen mit Terraform, CDK oder Serverless Framework ist von Vorteil.
- Vertrautheit mit NoSQL-Technologien wie MongoDB, DynamoDB oder ähnlichem.
- Erfahrung mit Elasticsearch zur Indizierung und Abfrage von Daten ist von Vorteil.
- Vertrautheit mit Tools wie Prometheus oder ELK Stack für die Pipeline-Beobachtbarkeit.
- Vertrautheit mit Terraform und AWS CDK zur Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur.
Data Engineer Arbeitgeber: ZONTAL
ZONTAL ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit bietet, an spannenden Projekten im Bereich Datenengineering zu arbeiten, sondern auch eine unterstützende und innovative Arbeitskultur fördert. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliches Lernen und Entwicklungsmöglichkeiten, sowie der Nutzung modernster Technologien wie AI-gestützte Entwicklungswerkzeuge, schaffen wir ein Umfeld, in dem Kreativität und technische Exzellenz geschätzt werden. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen und einer offenen Kommunikation, die es ihnen ermöglicht, ihre Fähigkeiten voll auszuschöpfen und einen echten Einfluss auf die Geschäftsentscheidungen unserer Kunden zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über offene Stellen oder Tipps, wie du dich am besten präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Zeig, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch die Fähigkeit, komplexe Daten verständlich zu erklären.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle bei ZONTAL siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden.
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und lerne ständig dazu! Die Tech-Welt verändert sich schnell, also halte dich über neue Tools und Trends auf dem Laufenden. Das zeigt, dass du bereit bist, dich weiterzuentwickeln und einen echten Mehrwert zu bieten.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen mit Neugier und Kreativität, also lass deine Persönlichkeit durchscheinen!
Mach es klar und präzise:Vermeide es, zu viel Fachjargon zu verwenden. Erkläre technische Konzepte so, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen können. Das zeigt uns, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch gut kommunizieren kannst.
Betone deine Erfahrungen:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und wie du Datenprobleme gelöst hast. Zeig uns, wie du mit Python und ETL-Prozessen gearbeitet hast und welche Tools du dabei verwendet hast. Das gibt uns einen guten Einblick in deine Fähigkeiten!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alles schnell und unkompliziert erhalten und du die besten Chancen auf eine Rückmeldung hast!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ZONTAL vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
✨Technische Vorbereitung
Da es sich um eine technische Position handelt, solltest du deine Kenntnisse in Python, ETL-Prozessen und Tools wie Apache Airflow auffrischen. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Aufgaben zu lösen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Übe auch, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Soft Skills nicht vergessen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Überlege dir, wie du komplexe Datenanalysen und Trends verständlich für nicht-technische Führungskräfte kommunizieren kannst. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen Teams zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Du könntest nach den aktuellen Projekten im Bereich Datenengineering fragen oder wie das Team die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Ingenieuren gestaltet. So zeigst du, dass du aktiv an der Entwicklung des Unternehmens interessiert bist.
