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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und warte Datenpipelines für innovative BI- und KI-Anwendungen.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines dynamischen Teams, das die Datenlandschaft von morgen gestaltet.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und ein kreatives Arbeitsumfeld warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte mit uns die Zukunft der Daten und arbeite an innovativen Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik, 3 Jahre Erfahrung und Kenntnisse in SQL und Python erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrungen mit Big Data und Machine Learning sind ein Plus.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Verstärken Sie unser wachsendes Team Data Management und gestalten Sie mit uns die Datenlandschaft von Morgen.
Ihr Spielfeld als versierter Data Engineer.
Als erfahrener Data Engineer verantworten Sie im Team Data Management die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Datenpipelines und der zugehörigen Infrastruktur. Mit Ihren technischen Skills stellen Sie sicher, dass Daten zuverlässig, automatisiert und analytisch modelliert zur Verfügung gestellt werden.
Ihr Spielraum als umsetzungsstarker Datenprofi.
Als Teil des Data Management Teams sorgen Sie dafür, dass hochwertige und zugängliche Daten als Grundlage für BI, Steuerung und KI-Anwendungen bereitstehen. In Zusammenarbeit mit Data Analysts, der IT, dem KI Lab und den Fachbereichen gestalten Sie Lösungen, verbessern Standards und entwickeln unsere Datenplattform praxisnah weiter.
Sie überzeugen uns mit Ihren Fähigkeiten.
Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenpipelines: Konzeption und Entwicklung effizienter ETL/ELT-Prozesse von der optimalen Datenanbindung bis zur Bereitstellung moderner Datenprodukte und Self-Services.
Dimensionale Datenmodellierung im Data-Warehouse: Bereitstellung analytischer Datenmodelle im DWH (Exasol) für unsere Reporting- und BI-Landschaft. Begleitung der Fachspezialisten von der Anforderungserhebung bis zur Abnahme der implementierten Lösung.
Automatisierung von Data-Workflows: Optimierung bestehender Daten-Workflows mit intelligenten Automatisierungen (Airflow) sowie schnelle und zuverlässige Bereitstellung mittels CI/CD-Praktiken für maximale Effizienz im Data Management.
Weiterentwicklung der BI-Architektur: Ergänzung und Optimierung der onPrem-Infrastruktur, um steigende Anforderungen an Datenverarbeitung und -speicherung zu erfüllen. Ihr Know-how im Umgang mit Cloud-Plattformen und der Verarbeitung unstrukturierter Daten sind ein Plus.
Datenqualität und Monitoring: Überwachen und orchestrieren neuer und bestehender Datenlieferungen sowie Datenanalyse zur Sicherstellung von Datenintegrität und -verfügbarkeit. Sie implementieren Monitoring-, Alarmierungs- und Datenvalidierungstools zur Gewährleistung hoher Datenqualität.
Datensicherheit und Compliance: Dokumentation und regelmäßige Überprüfung von Datenschutzbestimmungen und Datensicherheitskonzepten sowie Umsetzung von Best Practices bei Rollen- und Berechtigungskonzepten.
Leitung und Mitwirkung bei innovativen Data-Projekten: Umsetzung von Initiativen mit Fokus auf Qualitäts-, Risiko- und Performance-Management zusammen mit Peers aus Fach und IT.
Ihre Parameter überzeugen uns.
Für uns ist entscheidend, dass Sie ein gutes Verständnis für ganzheitliche Business Intelligence Fragestellungen mitbringen, lösungsorientiert denken und innovativ sind.
- Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik oder technischer Ausrichtung
- Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in relevantem Tätigkeitsgebiet
- Fundierte Kenntnisse in SQL und Python. Weitere Kenntnisse in LUA, R und Skriptsprachen (Bash, Shell) sind ein Plus
- Erfahren im Umgang mit unterschiedlichen Datenbanksystemen, gängigen ETL-, Versionsverwaltungs- und Automatisierungs-Tools sowie Containerisierungs-Lösungen
- Überzeugender Auftritt in der Beratung und Begleitung interner Kunden bei Datenfragen über die gesamte Wertschöpfungskette
- Kompetenzen im Bereich Requirements Engineering und Datenanalyse
- Erfahrungen mit Big-Data-Technologien, aus dem Bereich Machine Learning oder im Umgang mit BI-Tools runden ihr Profil ab
Optimieren Sie Ihre beruflichen Perspektiven.
Data Arbeitgeber: SVA Zürich
Kontaktperson:
SVA Zürich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus dem Bereich Data Management in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich mit Datenengineering beschäftigen, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch nicht viel Erfahrung hast, arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern hilft dir auch, dein Portfolio zu erweitern.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Engineering. Besuche Webinare oder Konferenzen, um dein Wissen zu vertiefen und gleichzeitig wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Übe häufige technische Fragen und Probleme, die in Interviews für Data Engineers gestellt werden. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten in SQL und Python zu verbessern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position einen starken Fokus auf Datenpipelines und Automatisierung hat, solltest du deine Kenntnisse in SQL, Python und anderen relevanten Technologien besonders betonen. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung.
Gestalte ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation für die Stelle zu erläutern und wie du zur Weiterentwicklung der BI-Architektur beitragen kannst. Zeige, dass du lösungsorientiert denkst und innovative Ansätze verfolgst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SVA Zürich vorbereitest
✨Technisches Know-how demonstrieren
Bereiten Sie sich darauf vor, Ihre Kenntnisse in SQL und Python zu präsentieren. Seien Sie bereit, spezifische Beispiele aus Ihrer bisherigen Berufserfahrung zu teilen, die Ihre Fähigkeiten in der Entwicklung und Wartung von Datenpipelines zeigen.
✨Verstehen Sie die BI-Anforderungen
Zeigen Sie, dass Sie ein gutes Verständnis für Business Intelligence haben. Bereiten Sie sich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie Sie analytische Datenmodelle im Data Warehouse bereitstellen würden und welche Herausforderungen dabei auftreten können.
✨Automatisierungskompetenz hervorheben
Erklären Sie, wie Sie bestehende Daten-Workflows optimiert haben, insbesondere durch den Einsatz von Automatisierungstools wie Airflow. Geben Sie konkrete Beispiele, um Ihre Erfahrungen zu untermauern.
✨Teamarbeit und Kommunikation betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen erfordert, sollten Sie Ihre Erfahrungen in der interdisziplinären Zusammenarbeit hervorheben. Bereiten Sie Beispiele vor, in denen Sie erfolgreich mit Data Analysts oder IT-Teams gearbeitet haben.
