Data Engineer (m/w/d)

HAAS Zeitarbeit Vermittlung ist der ideale Partner, wenn es darum geht, hochqualifizierte Talente und Führungspersönlichkeiten im kaufmännischen Bereich im Großraum München zu vermitteln.

Mit über 25 Jahren Erfahrung, einem starken Netzwerk und einem breiten Portfolio an Zusatzleistungen bieten wir Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Karriere.

Viele unserer Kandidaten haben mit uns ihren Traumjob gefunden - sei es bei einem globalen Marktführer oder einem erfolgreichen Mittelstand.

Starten Sie jetzt Ihre Karriere neu - mit uns als Ihrem Sprungbrett!

Die ausgeschriebene Stelle ist im Rahmen der Arbeitnehmerüberlassung zu besetzen, bei unserem Kunden, einen internationalen Industriekonzern, am Standort in München.

Data Engineer (m/w/d)

Diese Tätigkeiten übernehmen Sie

Entwicklung und Umsetzung effizienter Datenlösungen mit modernen Programmiersprachen wie Python und C

Anwendung und Betreuung von Entwicklungs- und Deployment-Tools wie Git(hub), Bazel und Terraform

Gestaltung und kontinuierliche Optimierung von Datenstrukturen und Analyseprozessen

Anwendung und Integration von Machine-Learning-Modellen zur Lösung realer Business- und Technologiefragen

Nutzung und Verwaltung cloudbasierter Infrastruktur (AWS, GCP, Azure) sowie Orchestrierung via Kubernetes

Einsatz datenverarbeitender Frameworks wie Spark, Hadoop, Pandas oder Polars zur Skalierung von Analyseprozessen

Steuerung und Koordination externer Projektteams in agilen Entwicklungsumgebungen

Analytisches Denken und schnelle Einarbeitung in komplexe Sachverhalte zur effizienten Problemlösung

Was Sie mitbringen sollten

Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Datenwissenschaft, Mathematik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation

Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Datenmanagement, Datenanalyse oder Softwareentwicklung

Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C, idealerweise ergänzt durch Erfahrung mit weiteren Sprachen oder Frameworks

Sicherer Umgang mit Entwicklungs- und Automatisierungstools wie Git(hub), Bazel, Terraform sowie CI/CD-Pipelines

Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform - inkl. Container-Technologien (z.?B. Docker, Kubernetes)

Vertrautheit mit modernen Datenverarbeitungs-Frameworks wie Spark, Hadoop, Pandas oder Polars

Grundlegendes Know-how im Machine Learning-Bereich, insbesondere im Modellaufbau und in der Implementierung von ML-Lösungen

Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, eine strukturierte Arbeitsweise und die Bereitschaft, sich kontinuierlich in neue Technologien einzuarbeiten

Kommunikationsstärke und Freude an der Zusammenarbeit mit internen sowie externen Partnern - auch in einem internationalen Umfeld

Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Darauf können Sie sich freuen

• Exzellente Übernahmechancen - Ihr direkter Weg in eine Festanstellung
• Top-Kunden - Arbeiten Sie mit internationalen, börsennotierten Unternehmen zusammen
• Tarifliche Sicherheit - Entlohnung gemäß DGB/IGZ-Tarifvertrag
• Zusätzliche Benefits - Überdurchschnittliche Zulagen, Urlaubs- und Weihnachtsgeld
• Ideale Anbindung - Sehr gute Erreichbarkeit mit öffentlichen Verkehrsmitteln
• Stabilität und Perspektiven - Ein sicherer Arbeitsplatz in einem zukunftsorientierten Umfeld
• Langjährige Partnerschaften - Profitieren Sie von unserer starken Empfehlung bei renommierten Kunden

Klingt nach der perfekten Herausforderung für Sie

Senden Sie uns noch heute Ihre Bewerbungsunterlagen - wir sind Ihr Partner auf dem Weg zu einer neuen beruflichen Herausforderung!

Als erfahrenes Zeitarbeitsunternehmen stehen wir Ihnen mit Rat und Tat zur Seite und begleiten Sie durch den gesamten Bewerbungsprozess.

Kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail unter apply.job.27843511@hokifyjob.com oder rufen Sie uns direkt an unter 49 89 45 20 50 00.

Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören und gemeinsam mit Ihnen den nächsten Schritt in Ihrer Karriere zu gehen!

• Alle personenbezogenen Formulierungen in dieser Stellenanzeige sind geschlechtsneutral zu betrachten.