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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe unser zentrales System für Einkauf Analytics mit innovativen Lösungen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein dynamisches Unternehmen, das sich auf Datenanalyse und Business Intelligence spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Weiterbildungschancen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse aktiv mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering und Kenntnisse in SQL, Python und BI-Tools erforderlich.
- Andere Informationen: Agile Arbeitsmethoden und ein hohes Maß an Eigenverantwortung sind Teil unserer Unternehmenskultur.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Das kannst du bewegen. In dieser spannenden Rolle treibst du den Ausbau und Betrieb des zentralen Systems für Einkauf Analytics (Frontend und Backend) mit Konzeption und Lösungserarbeitung neuer Funktionalitäten voran. Du analysierst Anforderungen (Business-Problems, Reports, Dashboards, Visualisierungen) und bist verantwortlich für die eigenständige Entwicklung und den Betrieb von Data Products in unserer Enterprise Analytics Plattform (MS Azure, Snowflake, CI/CD Pipeline etc.) sowie von Reports und Dashboards in BI-Lösungen wie Power BI. Dabei hast du die Aufgabe, geschäftliche (Analyse)-Anforderungen in Visualisierungen und Daten Produkte zu übersetzen und iterativ mit den Auftraggebenden weiterzuentwickeln. Die Schulung von Analysten in der Verwendung von BI-Lösungen (Self-Service) liegt ebenfalls in deiner Verantwortung. Du arbeitest eng mit den Data Engineers im Team und Auftraggebenden zusammen.
Das bringst du mit. Als Teamplayer (m/w/d) mit selbstständiger Arbeitsweise und einem hohen Qualitätsanspruch hast du eine innovative Denkweise und die Bereitschaft, eigene Ideen für die technische Umsetzung von Vorhaben einzubringen. Du hast mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering (ETL/ELT). Du bringst Erfahrung im angewendeten Data Modelling, Descriptive/Predictive Analytics und praktische Kenntnisse in Snowflake, Azure, Power BI oder ähnlichen Technologien.
- Du bist vertraut mit agilen Arbeitsweisen wie Scrum oder SAFe
- Du bist sicher in der Anwendung von SQL, Python, CI/CD-Prozessen und der Entwicklung robuster Datapipelines
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. Level B2)
Von Vorteil bringst du Kenntnisse in dbt, Azure Data Factory und SAP (MM / FI / CO) mit.
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: SBB CFF FFS
Kontaktperson:
SBB CFF FFS HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Data Engineers und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Erstelle ein Portfolio oder GitHub-Repository, in dem du deine Projekte und Erfahrungen im Bereich Data Engineering präsentierst. Zeige konkrete Beispiele für ETL-Prozesse, Datenmodelle oder Dashboards, die du entwickelt hast.
✨Agile Methoden verstehen
Informiere dich über agile Arbeitsmethoden wie Scrum oder SAFe, da diese in der Rolle wichtig sind. Vielleicht kannst du sogar an einem Workshop teilnehmen oder ein Zertifikat erwerben, um deine Kenntnisse zu vertiefen.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Aufgaben vor, die während des Interviews gestellt werden könnten. Übe SQL-Abfragen, Python-Skripte und das Design von Datapipelines, um sicherzustellen, dass du bereit bist, dein Wissen zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Erfahrungen mit Snowflake, Azure und Power BI. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine mindestens 3-jährige Erfahrung im Data Engineering und deine Kenntnisse in ETL/ELT-Prozessen. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine innovativen Ideen zur technischen Umsetzung beitragen können. Zeige deine Begeisterung für die Rolle und das Unternehmen.
Prüfe deine Sprachkenntnisse: Da sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse gefordert sind, stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf klar angibst. Wenn möglich, füge Beispiele hinzu, die deine Sprachfähigkeiten belegen, z.B. Projekte oder Präsentationen in beiden Sprachen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SBB CFF FFS vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Snowflake, Azure und Power BI. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu SQL, Python und CI/CD-Prozessen. Übe, wie du deine Erfahrungen und Kenntnisse in diesen Bereichen klar und präzise erklären kannst, um dein technisches Verständnis zu demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Data Engineers und Auftraggebenden erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und wie du Konflikte gelöst hast.
✨Präsentiere deine Innovationskraft
Die Stelle erfordert eine innovative Denkweise. Überlege dir im Voraus, welche Ideen du für die technische Umsetzung von Projekten einbringen könntest. Sei bereit, diese Ideen während des Interviews zu diskutieren und zu erläutern, wie sie den Arbeitsablauf verbessern könnten.
