Werde Teil unseres internationalen Expert:innen-Teams
Bei Diconium treiben wir die digitale Transformation von Unternehmen aller Branchen voran. Als Teammitglied arbeitest du an Projekten, die durch Software, Daten und KI echten Mehrwert schaffen, indem du Strategien und Lösungen entwickelst, die konventionelle Branchenstandards herausfordern und technologischen Fortschritt vorantreiben. Zusammen mit mehr als 2.300 Expert:innen hilfst du Fortune 500 Unternehmen, globalen Marktführern und mittelständischen Unternehmen, den Business Impact ihrer digitalen Initiativen zu maximieren und digitale Exzellenz zu erreichen. In allem, was wir tun, stehen durch ein unterstützendes und inklusives Arbeitsumfeld Menschen und echte zwischenmenschliche Beziehungen im Mittelpunkt. Zusätzlich bieten wir dir dank unseres hybriden Arbeitsmodells ein hohes Maß an Flexibilität.
*Die primary location dieser Position ist Berlin.*
Du konzipierst und entwickelst skalierbare Datenpipelines, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren.
Du evaluierst und implementierst neue Technologien und Tools im Bereich Data Engineering, um die Effizienz und Performance unserer Datenverarbeitungsprozesse kontinuierlich zu verbessern.
Ein Teil deiner Aufgabe ist es, unsere Kund:innen dabei zu unterstützen, die benötigten Daten einfach und transparent zu erhalten – als Grundlage für die Entwicklung intelligenter Datenprodukte in verschiedenen Bereichen (z. B. Mobilität, Automotive, Industrie, Konsumgüter, Finanzen und Non-Profit).
Du arbeitest eng mit Data Scientists und Analyst:innen zusammen, identifizierst potenzielle Datenquellen und bewertest deren Nutzen, um Datenanforderungen zu verstehen und passende Lösungen zu entwickeln.
Außerdem teilst du dein Wissen und deine Erfahrung mit anderen Teammitgliedern, förderst den Wissensaustausch und die Weiterentwicklung des Teams und übernimmst eine technische Führungsrolle innerhalb des Teams.
Schließlich entwickelst und pflegst du Dokumentationen zu Data-Engineering-Prozessen, Best Practices und Technologien.
Must-haves:
Relevante Berufserfahrung von mindestens 5 Jahren im Data Engineering
Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Java oder Scala) sowie Erfahrung mit Big-Data-Technologien (z. B. Hadoop, Spark oder Kafka)
Tiefgehendes Wissen in Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitungsframeworks wie Apache Spark, Apache Flink oder vergleichbaren Technologien
Praktische Erfahrung mit Cloud-basierten Datenplattformen (Azure, AWS oder GCP), Verständnis von Datenmodellierung und Datenarchitektur sowie Erfahrung mit Databricks
Erfahrung in technischer Führung sowie in der Beratung von Kund:innen zu technischen Konzepten
Nice-to-haves:
Kenntnisse in der Entwicklung von Machine-Learning-Pipelines und -Modellen
Erfahrung im Projektmanagement mit agilen Methoden wie SAFe, Scrum oder Kanban
Vertrautheit mit DataOps-Praktiken und DevOps-Konzepten
Erfahrung in der Implementierung von Data-Quality- und Data-Governance-Frameworks
Entdecke neue Fähigkeiten und baue deine Stärken aus. Passe deinen Arbeitstag an deinen persönlichen Lebensstil an. Feiere Gemeinschaft, Nachhaltigkeit und Vielfalt. Und versüße dir dein Arbeitsleben mit zu dir passenden Benefits!
Berufliche & Persönliche Weiterentwicklung: Entwickle dich beruflich und persönlich weiter, zum Beispiel durch Trainingsprogramme, kostenlose Sprachkurse, Kompetenzzentren oder die Rewrite-Tech-Community.
Flexible Work-Life-Balance: Profitiere von hybrider Arbeit, Workations, flexiblen Arbeitszeiten, Eltern-Support, Sabbaticals und mehr.
Feiere Vielfalt & Nachhaltigkeit: Engagiere dich in unserem Sustainability Hub, in unseren Communities, als Teil der Diversity-Taskforce und bei After-Work-Aktivitäten.
Umfassende Benefits: Freu dich auf Upgrades, die über das Arbeitsleben hinausgehen: von ÖPNV-Ticket und Jobrad über Gesundheitsangebote und Altersvorsorge bis hin zu zahlreichen Rabatten und Zugang zu exklusiven Volkswagen Konditionen beim Kauf- oder Leasing von Fahrzeugen.
WAS WIR WERTSCHÄTZEN
Bei Diconium schätzen und erkennen wir die einzigartigen Perspektiven und Erfahrungen jedes Einzelnen an. Vor diesem Hintergrund begrüßen und schätzen wir jede Bewerbung gleichermaßen. Gleichzeitig treten wir entschieden gegen jegliche Art von Diskriminierung und Belästigung aufgrund von Geschlecht, Alter, Hautfarbe, Religion, sexueller Orientierung, Herkunft, Behinderung, Geschlechtsidentität und anderen geschützten Merkmalen ein.
Maren,
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