In Data Science Projekten spielt neben dem Data Scientist der Data Engineer eine immer wichtigere Rolle. Denn er ist für den Aufbau von Big Data Plattformen, die Auswahl von geeigneten Technologien, für die Umsetzung von Use Cases und vieles mehr verantwortlich. Deshalb bilden wir seit Anfang 2018 im Rahmen unseres 12-monatigen Data Engineering Trainee Programms Data Engineers selbst aus.

Unser Data Engineering Trainee Programm bietet

  • Kennenlernen unseres Datenkompasses und aller vier Bereiche unseres Unternehmens: Business Processes, Data Intelligence, Predictive Analytics  und  Insights Visualization
  • Erlangen des fachlichen Knowhow durch die Kombination aus Theorie und Praxis
  • Mitarbeit an einer Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben und Projekte als festes Teammitglied
  • Begleitung durch erfahrene Fachleute, die unsere Trainees individuell fördern und fordern
  • Zahlreiche interne und externe Schulungen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Trainees abgestimmt werden wie beispielsweise SQL, Python, AWS, Azure und Spark
  • Persönlicher Mentor für jeden Data Engineering Trainee
  • Trainee-Stammtisch und Austauschmöglichkeiten über alle Ebenen des Unternehmens hinweg
  • Mitgestaltung des Data Engineering  Trainee Programms durch regelmäßiges Feedback
  • Persönlicher Entwicklungsplan für jeden Data Engineering Trainee
  • Feste Übernahme- und ausgezeichnete Aufstiegschancen im Anschluss an das Data Engineering Trainee Programm
  • Steile Lern- und Entwicklungskurve durch unsere vielfältigen Weiterbildungsmöglichkeiten

Dein Handwerkszeug für eine steile Lernkurve

Training on the job

Der Austausch mit erfahrenen Kollegen, offenes und konstruktives Feedback, Nutzen unserer internen Bibliothek

Schulungen

Regelmäßige interne und externe Schulungen helfen dir deine Skills auszubauen und dich weiterzuentwickeln

Freaky Friday

10% deiner Arbeitszeit stehen dir für die selbstständige Arbeit an internen AT-Projekten und dein persönliches Eigenstudium zur Verfügung

Weitere Benefits unseres Data Engineering Trainee Programms

Teamwork

Teamarbeit wird groß geschrieben bei AT!
Von Tag eins an nehmen wir dich als festes Teammitglied bei uns auf

Persönlicher Mentor

Erfahrene Mitarbeiter unterstützen dich bei Fragen und deiner Entwicklung

Feedback

Regelmäßiges und konstruktives Feedback hilft dir dabei deine Stärken zu erkennen und Schwächen zu überwinden

Was man für unser Data Engineering Trainee Programm mitbringen sollte

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium in (Wirtschafts-) Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation
  • Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer gängigen Programmiersprache wie Java, Scala oder Python, sowie Grundlagen in Apache Spark sind wünschenswert
  • Begeisterung für Datenarchitekturen und Big Data
  • Gutes analytisches Verständnis
  • Ausgeprägter Pragmatismus und strukturiertes Vorgehen
  • Kenntnisse im agilen Projektmanagement (insbesondere Scrum) 
  • Freude an projektbezogener, kundenorientierter Arbeit sowie eine Hands-on Persönlichkeit
  • Lust auf die Arbeit im Team, Kreativität und den Willen, Innovationen voranzutreiben 
  • Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse

Das sagen unsere Mitarbeiter über das Data Engineering Trainee Programm

Aus dem Arbeitsalltag eines Data Engineering Trainee

Wie sieht ein typischer Arbeitstag unserer Data Engineering Trainees aus? Welche Aufgaben übernimmt eigentlich ein Trainee bei AT? 
Wir möchten Dir auf dieser Seite einen Einblick in die Tätigkeiten des Trainee Programms geben. 
Einer unserer aktuellen Trainees, Markus Appel, stellt sich vor!

8.45 Uhr

„Gerade angekommen, gibt es erstmal einen Kaffee aus unserer Siebträgermaschine. Den genieße ich auf unserer Dachterrasse mit herrlichem Ausblick auf die Stadt und im Austausch mit meinen Kollegen. Als Nächstes werden die Mails auf Outlook gecheckt!

9.00 Uhr

„Über Nacht gab es Probleme mit einer Daten-Pipeline, welche wir für einen unserer Kunden betreiben. Ein Blick in die Logs der Pipeline fördert das Problem schnell zu Tage, sodass ich es noch rechtzeitig zum Daily Stand-up schaffe.“

9.15 Uhr

„Das tägliche Scrum Meeting steht an und ich bespreche mit meinem Team, welche Aufgaben heute priorisiert werden und wo wir gemeinsam anpacken müssen.“

9.30 Uhr

„Nachdem unser Team letzte Woche einen Abstimmungstermin mit einem Kunden zum Aufbau einer neuen Daten-Pipeline hatte, erstelle ich nun gemeinsam mit einer Kollegin einen ersten Entwurf. Dazu müssen passende Technologien auf Basis der Kundenanforderungen ausgewählt und das reibungslose Zusammenspiel sichergestellt werden. „

12.00 Uhr

„It’s lunch time – mit Kollegen geht es nach unten in die Kantine oder wir machen es uns in den Gemeinschaftsräumen gemütlich für unserem wöchentlichen „Bowl Day“.

12.45 Uhr

„Nach dem Mittagessen ist jetzt noch kurz Zeit für eine Runde Kickern mit den Kollegen – die Revanche steht an! 😉 “ 

13.00 Uhr

„Jetzt geht’s weiter mit dem wöchentlichen Team-Meeting: Aktuelle Themen werden besprochen und offene Fragen zu Projekten, anstehenden Milestones und Weiterbildungen geklärt.“

14.30 Uhr

„Ein Kollege aus dem Data Science Team übergibt mir seinen Prototypen, welchen ich auf das Produktivsystem übertragen soll. Dazu müssen Tests geschrieben, gefundene Bugs beseitigt und ein Performance-Profiling durchgeführt werden. Nach der erfolgreich abgeschlossenen Qualitätssicherungs-Phase, füge ich den Prototypen in die Continuous-Integration-Pipeline ein, zwecks Deployment in der Produktiv-Umgebung des Kunden.“

18.30 Uhr

„Nach einem ereignisreichen Tag geht es in den Feierabend –  heute treffe ich mich mit einigen Kollegen zum Beach-Volleyball!“

Markus Appel

aktueller Trainee Data Engineering

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