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, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernster Technologie und beeinflusse die Entscheidungsfindung von Unternehmen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python und Datenvisualisierung sowie Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Bei ZONTAL sind wir stolz darauf, unseren Kunden strukturierte, interoperable Daten zur Verfügung zu stellen, 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, 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.
- 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.
- 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.
- Frontend- und Backend-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 zu liefern.
- 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.
- 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 Best Practices für Datenschutz und -sicherheit.
- 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.
- 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 die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir Kreativität und Teamarbeit, während wir gleichzeitig modernste Technologien im Bereich Datenverarbeitung einsetzen. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Geschäftsergebnisse unserer Kunden haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨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 ZONTAL 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 ZONTAL gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ZONTAL 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 ZONTAL entscheidend sein!
