Was macht ein*e Data Engineer*in und worauf müssen Sie achten?
Ein*e Data Engineer*in spielt eine entscheidende Rolle in der Verwaltung und Optimierung von Dateninfrastrukturen. Diese Fachleute sind dafür verantwortlich, robuste Pipelines zum Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten zu entwerfen und zu implementieren, um sicherzustellen, dass Daten zugänglich und nutzbar sind.
Data Engineer*innen arbeiten eng mit Datenwissenschaftler*innen und Analyst*innen zusammen, um deren Anforderungen zu verstehen und die Datenbereitstellung entsprechend zu gestalten. Sie verwenden eine Vielzahl von Tools und Technologien, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu transformieren.
Die Rolle erfordert ein tiefes Verständnis der Datenarchitektur und der Fähigkeit, komplexe technische Probleme zu lösen. Data Engineer*innen müssen auch in der Lage sein, Systeme zu überwachen und zu optimieren, um die Effizienz und Zuverlässigkeit der Datenplattformen zu gewährleisten.
Zusätzlich zu den technischen Fähigkeiten müssen Data Engineer*innen über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um mit verschiedenen Stakeholdern zu interagieren und Anforderungen effektiv zu erfassen und umzusetzen.
Anforderungen an eine*n Data Engineer*in
- Erfahrung in der Arbeit mit Datenbanksystemen wie SQL, NoSQL.
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala.
- Verständnis von Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud).
- Fähigkeit zur Analyse und Optimierung von Datenpipelines.
Mögliche Fragen für ein erfolgreiches Bewerbungsgespräch
Operative und situative Fragen
- Beschreiben Sie einen Vorfall, bei dem Sie eine Datenpipeline optimieren mussten. Welche Schritte haben Sie unternommen?
- Wie gehen Sie mit einem unerwarteten Datenintegrationsproblem um?
- Erzählen Sie uns von einer Herausforderung, die Sie bei der Verwaltung von Big Data bewältigen mussten, und wie Sie diese gelöst haben.
- Wie priorisieren Sie Aufgaben, wenn mehrere Projekte gleichzeitig Ihre Aufmerksamkeit erfordern?
- Haben Sie Erfahrung mit der Migration von Daten zu einer neuen Plattform? Wie haben Sie sichergestellt, dass der Prozess reibungslos verlief?
Rollenspezifische Fragen
- Welche Tools und Technologien bevorzugen Sie für die Datenverarbeitung und warum?
- Wie stellen Sie die Datenqualität und -integrität in Ihren Projekten sicher?
- Können Sie Ihre Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen erläutern?
- Wie gehen Sie bei der Erstellung einer Datenarchitektur vor?
- Beschreiben Sie Ihre Erfahrungen mit der Automatisierung von Datenpipelines.
Fragen zu Verhalten und Persönlichkeit
- Wie bleiben Sie motiviert, wenn Sie an einem langwierigen oder komplexen Projekt arbeiten?
- Welche Rolle spielt Teamarbeit in Ihrer Arbeit als Data Engineer*in?
- Wie gehen Sie mit Kritik oder Feedback zu Ihrer Arbeit um?
- Was tun Sie, um in Ihrem Fachgebiet auf dem neuesten Stand zu bleiben?
- Wie würden Ihre Kolleg*innen Ihren Arbeitsstil beschreiben?
Wer sollte an einem Interview mit einem/einer Data Engineer*in teilnehmen?
Idealerweise habe Sie einen mehrstufigen Interview-Prozess. In einem ersten kurzen Interview können die Kommunikationsfähigkeit sowie die generelle Eignung des Kandidaten geprüft werden. Hierzu reicht in der Regel die Teilnahme eines Recruiters. In weiteren Prozess-Schritten sollten neben dem Recruiter auch Vorgesetzte und Kollegen aus dem Fachbereich dabei sein, um die fachlichen Fähigkeiten des Kandidaten zu bewerten.
Die Organisation von Interview-Terminen kann mitunter sehr aufwändig sein und sich über einen längeren Zeitraum hinweg ziehen, was zu einer signifikanten Verlängerung der Time to Hire führen kann.
Mit OnApply automatisieren Sie die Terminfindung. Legen Sie Ihre eigene Verfügbarkeit, sowie die Verfügbarkeiten Ihrer Kollegen fest und machen den gesamten Planungsprozess um 50% schneller. So optimieren Sie den Bewerbungsprozess und konzentrieren sich auf das Wesentliche – die besten Talente.
Wie bewerte ich eine/n Bewerber/in direkt nach dem Interview?
Eine strukturierte Bewertung nach dem Interview ist entscheidend, um objektive und vergleichbare Entscheidungen zu treffen. Mit einer Scorecard lassen sich die wichtigsten Kriterien wie Fachkompetenz, kulturelle Passung und Soft Skills gezielt bewerten. Dabei wird jedem Kriterium eine Gewichtung und eine Punktzahl zugewiesen, um am Ende ein klares Gesamtbild zu erhalten. Mit OnApply können Sie solche Scorecards direkt im Tool abbilden, Bewertungen erfassen und so den Auswahlprozess effizient und transparent gestalten.
