Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe eine skalierbare, sichere Datenplattform für Analysen und Sicherheit.
- Unternehmen: Avaloq, ein führendes Unternehmen für Wealth-Management-Technologie mit globaler Präsenz.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, gute Work-Life-Balance und ein unterstützendes Teamumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Finanzwesens und arbeite mit Top-Finanzinstituten zusammen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Founded and headquartered in Switzerland, Avaloq ist kontinuierlich dabei, seine globale Präsenz mit rund 2.500 Kollegen in 12 Ländern und mehr als 170 Kunden in 35 Ländern auszubauen. Wir sind ein branchenführender Anbieter von Technologie und Dienstleistungen im Bereich Wealth Management für Finanzinstitute weltweit, einschließlich Privatbanken und Vermögensverwaltern, Investmentmanagern sowie Einzelhandels- und Neobanken. Unser forschungsorientierter Ansatz und kontinuierliche Innovation werden durch die Leidenschaft und Kreativität unserer Kollegen angetrieben.
Wir suchen einen Senior Data Platform Engineer, um eine skalierbare, sichere und verwaltete Datenplattform zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben, die Sicherheits-, Prüfungs-, Betriebs- und Analyse-Workloads unterstützt.
Diese Rolle konzentriert sich hauptsächlich auf Datenengineering und die Entwicklung von Datenplattformen, einschließlich Datenarchitektur, Ingestion-Pipelines, Datenmodellierung, Qualitätskontrollen, Governance und Integration mit Analyse- und Sicherheitsplattformen. Der erfolgreiche Kandidat wird über umfangreiche Erfahrung im Entwurf und Betrieb von Datenplattformen, im Aufbau zuverlässiger Batch- und Streaming-Pipelines sowie im Management großer Mengen strukturierter und semi-strukturierter Daten verfügen.
Die Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit Sicherheits-, Infrastruktur- und Anwendungsteams, um vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige Daten bereitzustellen, die Überwachung, Berichterstattung, Bedrohungserkennung, Compliance und Geschäftseinblicke ermöglichen.
Ihre Hauptaufgaben
- Entwurf und Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformarchitekturen für Sicherheits-, Prüfungs-, Betriebs- und Analysedaten
- Definition von Datenspeicherstrategien, Schemata, Datenmodellen, Partitionierung, Aufbewahrung und Lebenszyklusmanagementansätzen
- Bewertung und Prototyping neuer Technologien und Architekturen zur Verbesserung von Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz
- Entwurf, Aufbau und Wartung von Batch- und Streaming-Datenpipelines
- Entwicklung robuster Ingestion-Frameworks für Protokolle, Audiodaten, Anwendungsereignisse, Sicherheitstelemetrie und betriebliche Datensätze
- Implementierung von Datenumwandlungs-, Anreicherungs-, Normalisierungs-, Korrelations- und Aggregationsprozessen
- Sicherstellung, dass Pipelines zuverlässig, skalierbar, beobachtbar und widerstandsfähig sind
Datenmodellierung und Speicherung
- Entwurf relationaler, analytischer und ereignisbasierter Datenmodelle
- Optimierung von Datenbankstrukturen, Abfrageleistung, Indizierung und Speichereffizienz
- Unterstützung der Implementierung von Datenlake-, Warehouse- und Lakehouse-Konzepten, wo dies angemessen ist
Datenqualität und Governance
- Definition und Implementierung von Datenqualitätskontrollen über Ingestion- und Transformationsschichten
- Entwicklung von Validierungs-, Abstimmungs-, Duplikations- und Vollständigkeitsprüfungen
- Unterstützung der Datenherkunft, des Metadatenmanagements, der Eigentümerschaft, der Aufbewahrung, der Prüfbarkeit und der regulatorischen Anforderungen
- Implementierung von Kontrollen für sensible und regulierte Daten
Plattformintegration und Analyseermöglichung
- Integration von Daten aus verschiedenen internen und externen Plattformen, Anwendungen, Datenbanken, APIs und Messaging-Systemen
- Bereitstellung kuratierter Datensätze, die Berichterstattung, Analysen, Beobachtbarkeit, Compliance und Sicherheitsoperationen unterstützen
- Unterstützung der Integration mit SIEM-, Überwachungs- und Business-Intelligence-Plattformen
- Zusammenarbeit mit Analyse- und Reporting-Teams zur Verbesserung der Datenzugänglichkeit und -nutzbarkeit
- Entwicklung von Datenengineering-Diensten, Tools und Automatisierung mit Python und SQL
- Beitrag zu CI/CD-Praktiken für Komponenten der Datenplattform
- Unterstützung der Infrastrukturautomatisierung, wo erforderlich, unter Verwendung von Terraform und verwandten Tools
- Aufrechterhaltung von Ingenieurstandards, Dokumentation und Betriebsverfahren
Qualifikationen
- Über 8 Jahre Erfahrung im Datenengineering, in der Datenplattformtechnik, im Datenbankengineering oder in einem verwandten Bereich
- Starke SQL-Expertise, einschließlich Schema-Design, Datenmodellierung, Abfrageoptimierung, Indizierung und Leistungsoptimierung
- Erfahrung im Entwurf und Betrieb von produktionsreifen Batch- und/oder Streaming-Datenpipelines
- Erfahrung mit großangelegten Datenplattformen und analytischen Datenarchitekturen
- Starke Kenntnisse in Python und SQL
- Erfahrung in der Integration von Daten aus mehreren Quellen, Plattformen, APIs und Ereignisströmen
- Starkes Verständnis von Datenqualität, Schemaevolution, Herkunft, Governance und Lebenszyklusmanagement
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken und analytischen Speichertechnologien
- Vertrautheit mit CI/CD-Konzepten und Git-basierten Entwicklungspraktiken
- Starke analytische, problemlösende und Fehlersuchefähigkeiten
- Erfahrung im Umgang mit sensiblen, sicherheitsrelevanten oder regulierten Daten
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Kafka oder anderen Streaming- und Messaging-Technologien
- Praktische Verwaltung und Entwicklung von Suchabfragen mit Splunk (SPL) oder alternativen SIEM-/Beobachtungsstacks (Elasticsearch/Logstash/Kibana, Datadog)
- Erfahrung mit modernen Datenplattformtechnologien wie Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, Trino, Spark oder Parquet
- Erfahrung mit Datenlakehouse-Architekturen
- Erfahrung in der Implementierung von Datenqualitätsrahmen und Daten-Governance-Kontrollen
- Vertrautheit mit Datenkatalogisierung, Herkunft und Metadatenmanagementlösungen
- Erfahrung in der Integration von Datenplattformen mit Analysetools wie Apache Superset, Power BI, Tableau oder Metabase
- Erfahrung im Bankwesen, Fintech, Cybersicherheit oder anderen regulierten Branchen
- Praktisches Wissen über Terraform und cloudbasierte Datenplattformen
Es wäre ein echter Bonus, wenn Sie haben
- Sicherheitstelemetrie und Verarbeitung von Audit-Ereignissen
- SIEM- und Beobachtungsintegrationen
- Compliance- und regulatorische Berichterstattungsdatensätze
- Echtzeitanalysen und ereignisgesteuerte Architekturen
Wir sind stolz darauf, Vielfalt zu fördern und verstehen, dass der Erfolg unseres Unternehmens auf der Kraft unterschiedlicher Meinungen basiert. Wir setzen uns nachdrücklich dafür ein, ein gleichberechtigtes Umfeld und eine inklusive Kultur zu schaffen, in der Sie Ihr wahres, authentisches Ich sein können.
Wir stellen ein, entschädigen und befördern unabhängig von Herkunft, Alter, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung oder anderen fantastischen Eigenschaften, die uns alle einzigartig machen.
Senior Data Platform Engineer Arbeitgeber: Avaloq Group
Avaloq ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, Flexibilität und individueller Entwicklung fördert Avaloq eine Kultur, in der Vielfalt geschätzt wird und jeder Mitarbeiter sein volles Potenzial entfalten kann. Die Position des Head of Key Account Management in Düsseldorf ermöglicht es Ihnen, eng mit führenden Finanzinstituten zusammenzuarbeiten und Ihre Karriere in einer globalen Organisation voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Platform Engineer 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 Avaloq Group 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 Senior Data Platform Engineer 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 Senior Data Platform Engineer bei Avaloq Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Avaloq Group 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 Avaloq Group entscheidend sein!
