Data Engineer (m|w)

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T-Shaped Profil heute

Die hervorragende berufliche Perspektive ergibt sich für jeden bei uns aus dem stetigen Ausbau unseres tiefen Expertenwissens und der gezielten Auswahl aus vielen weiteren Qualifizierungsmöglichkeiten, die für Dich, dein Team, fürs Unternehmen und den Kunden den größten Nutzen bieten. Das geht natürlich nicht von heute auf morgen. Experte wird man nicht von heute auf morgen – es bedarf viel Geduld und Zeit. Für den Start bei uns, sind uns die im hier darunter stehenden "T" beschriebenen Skills wichtig. Erkennst Du Dich darin wieder? Ja? Dann lass uns über Deine Idee von einem T-Shaped Profil sprechen!

Wie es für Dich bei uns weitergehen könnte?
Wir haben mal beispielhaft weiter unten Donalds reales T-Shaped-Scenario der nächsten Monate dargestellt.

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Steps along the left Side

METHODEN/AKTIVITÄTEN

  • Reporting, Visualisierung und Analytics (z.B. Tableau, QlikView)
  • Erstellung von interessanten Inhalten (Fachartikeln, Blogbeiträge, Konferenzvorträge...) über das eigene Tätigkeitsfeld
  • Einarbeitung und Beschäftigung mit weiterführenden Themen wie z.B. Machine Learning, Blockchain Technologies, User Experience, Customer Development oder Lean Startup

right

Steps along the right Side

MINDSET

  • Kompetenter Umgang mit Daten, Algorithmen, Zahlen und Fakten
  • Interesse an neuen Technologien z.B. MongoDB, Cassandra, Neo4j
Icon von einer Rakete

vertical

Vertical Steps

KOMPETENZEN

  • Massive Parallelisierung, Batch- und Stream-Verarbeitung (z.B. Spark, Flink, Kafka, Kinesis), ETL
  • Erfahrung mit SQL auf Basis relationaler DBMS (z.B. Oracle, PostgreSQL) oder z.B. Spark SQL
  • Java-Entwicklung (Spring) inkl. Web-Technologien und Web-Services (REST, SOAP)
  • Cloud-Infrastruktur (z.B. AWS, Cloud Foundry, Kubernetes, Azure)

Steps along the left Side

METHODEN/AKTIVITÄTEN

  • Reporting, Visualisierung und Analytics (z.B. Tableau, QlikView)
  • Erstellung von interessanten Inhalten (Fachartikeln, Blogbeiträge, Konferenzvorträge...) über das eigene Tätigkeitsfeld
  • Einarbeitung und Beschäftigung mit weiterführenden Themen wie z.B. Machine Learning, Blockchain Technologies, User Experience, Customer Development oder Lean Startup

Steps along the right Side

MINDSET

  • Kompetenter Umgang mit Daten, Algorithmen, Zahlen und Fakten
  • Interesse an neuen Technologien z.B. MongoDB, Cassandra, Neo4j

Vertical Steps

KOMPETENZEN

  • Massive Parallelisierung, Batch- und Stream-Verarbeitung (z.B. Spark, Flink, Kafka, Kinesis), ETL
  • Erfahrung mit SQL auf Basis relationaler DBMS (z.B. Oracle, PostgreSQL) oder z.B. Spark SQL
  • Java-Entwicklung (Spring) inkl. Web-Technologien und Web-Services (REST, SOAP)
  • Cloud-Infrastruktur (z.B. AWS, Cloud Foundry, Kubernetes, Azure)

...to Great

Donald

s

aktuelles T-Shaped-Profil

Die hervorragende berufliche Perspektive ergibt sich für jeden bei uns aus dem stetigen Ausbau unseres tiefen Expertenwissens und der gezielten Auswahl aus vielen weiteren Qualifizierungsmöglichkeiten, die für Dich, dein Team, fürs Unternehmen und den Kunden den größten Nutzen bieten. Das geht natürlich nicht von heute auf morgen. Comsysto Reply gibt uns - neben den 10 Schulungstagen pro Jahr - die Zeit in Form von sogenannten Labs, in denen jeder von uns experimentieren, forschen und seine Entwicklung vorantreiben kann. Anhand von Donalds realem T-Shaped-Scenario kannst Du Dir ein Bild von einem möglichen Entwicklungsweg machen.

Wer ist

Donald

?

Donald ist seit 2017 Teil der Comsysto Reply-Familie und beschäftigt sich als Data Scientist bei comSysto Reply mit Themen Data Science, Cloud Engineering und Software Engineering.

Donald

s

aktuelles T-Shaped Scenario:

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Steps along the left Side

Software Engineering

  • [Buch] Software Engineering Klassiker (z.B. Pragmatic Programmer, Clean Code)
  • [Interne Schulung] Spring Core

right

Steps along the right Side

Cloud Engineering

  • [Selbststudium/Online Kurs] AWS-Zertifikat Solution Architect oder Big Data Specialization
  • [Zertifikat] AWS
Icon von einer Rakete im Weltall

vertical

Vertical Steps

Data Science

  • [Lab] Kaggle Competitions
  • [Weiterbildung] Visualisierungslibrary/-framework wie Plotly o.ä.
  • [Weiterbildung] scikit-learn-Pipelines or Tensorflow
  • [Vortrag] Thema (TBD)
  • [Konferenz] DATA festival München

Steps along the left Side

Software Engineering

  • [Buch] Software Engineering Klassiker (z.B. Pragmatic Programmer, Clean Code)
  • [Interne Schulung] Spring Core

Steps along the right Side

Cloud Engineering

  • [Selbststudium/Online Kurs] AWS-Zertifikat Solution Architect oder Big Data Specialization
  • [Zertifikat] AWS

Vertical Steps

Data Science

  • [Lab] Kaggle Competitions
  • [Weiterbildung] Visualisierungslibrary/-framework wie Plotly o.ä.
  • [Weiterbildung] scikit-learn-Pipelines or Tensorflow
  • [Vortrag] Thema (TBD)
  • [Konferenz] DATA festival München

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job.comsysto@reply.de