Busca ofertas por puesto, competencia y ubicación. Revisa los requisitos antes de preparar tu candidatura.
Una buena búsqueda no termina al encontrar un título atractivo. Compara las tareas, los requisitos y las condiciones de cada oferta con tu experiencia. Esta guía te ayuda a crear una lista de oportunidades, preparar documentos relevantes y comprobar dónde enviar cada candidatura.
La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.
Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.
Descripción del puesto
La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.
Was du bei uns bewegen kannst
Skalierbare Datenfundamente schaffen: In cross-funktionalen Projektteams arbeitest du für Kunden verschiedener Branchen. Ihr brecht Daten-Silos auf, baut solide Infrastrukturen und schafft damit die technische Basis für datengetriebene Services und nachhaltigen KI-Einsatz.
Beratung auf Augenhöhe: Dein Job beginnt vor dem Code. Du begleitest deine Kunden partnerschaftlich von der ersten Idee über die technische Machbarkeitsanalyse bis zur Umsetzung.
Plattform-Evolution & Cloud-Migration: Beim Aufbau und der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen übernimmst du die architektonische Verantwortung. Gewachsene On-Premises-Architekturen und klassische Data Warehouses migrierst du strukturiert in die flexible, cloudbasierte Umgebung von Microsoft Fabric.
End-to-End Engineering & Lakehouse-Architektur: Mit Fabric Data Factory, OneLake und Notebooks implementierst du hocheffiziente ETL-/ELT-Pipelines und strukturierst Lakehouses nach Medaillon-Paradigmen. Es ist dein Anspruch, höchste Standards bei Datensicherheit und Governance sicherzustellen.
Wissen teilen & gemeinsam wachsen: Als erfahrene:r Sparringspartner:in schaffst du ein Umfeld, in dem sich jüngere Kolleg:innen optimal entwickeln können. Du begleitest sie durch wertschätzendes Mentoring und gestaltest unseren technologischen Footprint im Bereich Microsoft Fabric aktiv mit.
Requirements
Wer gut zu uns passen würde
Expertise im Data Engineering: Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studienfach und mehrere Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
Fundiertes Know-how in Fabric/Azure: Deinen technologischen Schwerpunkt hast du bewusst im Fabric- und Azure-Ökosystem gesetzt, um Daten nahtlos für Analytics und KI bereitzustellen.
Insbesondere im Umgang mit Lakehouses, Dataflows, Data Pipelines, Azure Synapse Analytics, Data Factory, OneLake und Delta Lake bist du routiniert.
Clean Code & Tooling-Effizienz: Mithilfe deiner Expertise in Python (insb. PySpark) und T-SQL entwickelst du performante, produktive Daten-Pipelines. CodeAI und KI-gestützte Tools nutzt du dabei souverän im Alltag – sei es zur Code-Generierung, für Reviews oder zur Automatisierung deiner Workflows.
Architektur-Erfahrung & Cloud-Migration: Du konzipierst größere Datenarchitekturen in der Cloud mit sicherem Blick fürs Ganze. Es reizt dich, klassische On-Premises-Systeme strukturiert abzulösen und in moderne Cloud-Infrastrukturen zu überführen.
Sprachkompetenz: Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Originally posted on Himalayas
Busca, compara y prepara tu candidatura
Empieza con un puesto o una competencia que quieras utilizar. Ajusta los filtros de ubicación y profesión y abre las ofertas para comparar sus responsabilidades. Si no encuentras resultados, prueba un término más corto o elimina un filtro cada vez.
Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.
Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.
Antes de enviar tu candidatura
Comprueba en la página de la empresa que la vacante sigue abierta y guarda su referencia.
Identifica los requisitos esenciales y elige ejemplos reales que demuestren tu experiencia.
Revisa el idioma solicitado, los datos de contacto, los enlaces y el archivo que vas a enviar.
Anota la empresa, el puesto, la fecha de envío y el siguiente paso para evitar solicitudes duplicadas.
Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».
¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?+
No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.
¿Qué hago si no aparecen resultados?+
Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.
¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?+
El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.
¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?+
Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.
