Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Graphdatenmodelle und stärke die Dateninfrastruktur für ein KI-Projekt.
- Unternehmen: Akademische Arbeit Schweiz SA mit einem dynamischen Team in Zürich.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrieremöglichkeiten in einem kreativen und unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Teams und arbeite an zukunftsweisenden Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Graphdatenmodellierung und Neo4j, Englischkenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Academic Work Switzerland SA is seeking a Junior Data Engineer to design graph data models and strengthen the AI project's data infrastructure in Zürich.
You will work with a nine-person team to accelerate the final development phase before go-live.
The role focuses on graph modeling, Neo4j-based solutions, and integration with retrieval components. English proficiency is required, and German language knowledge is a plus.
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Remote Graph Data Engineer (Neo4j/Knowledge Graph) Arbeitgeber: Academic Work Switzerland SA
Als Junior Social Media Manager im kriminalen Sektor bist du Teil eines dynamischen Teams, das spannende Einblicke in die Welt der True Crime bietet. Wir fördern eine kreative und offene Arbeitskultur, in der deine Ideen geschätzt werden und du die Möglichkeit hast, dich durch spannende Projekte weiterzuentwickeln. Mit flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, direkt mit Experten zu interagieren, bieten wir dir ein einzigartiges Umfeld, das sowohl herausfordernd als auch bereichernd ist.
Kontaktdaten:
Academic Work Switzerland SA Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Remote Graph Data Engineer (Neo4j/Knowledge Graph) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Academic Work Switzerland SA zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Remote Graph Data Engineer (Neo4j/Knowledge Graph) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Remote Graph Data Engineer (Neo4j/Knowledge Graph) bei Academic Work Switzerland SA gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Academic Work Switzerland SA vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Academic Work Switzerland SA entscheidend sein!
