Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ETL-Pipelines für unsere HR-Datenplattform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich People Analytics mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Job Overview
Join the People Analytics team to support the expansion of our HR-Datenplattform, mit Fokus auf die Umstrukturierung von Datenpipelines, Integrationen und die Einarbeitung neuer Datenquellen. Sie werden mit Workday, Dataiku, Tableau und Trino/Presto arbeiten, um skalierbare, automatisierte und qualitativ hochwertige Datenflüsse sicherzustellen.
Responsibilities
- Bestehende ETL/ELT-Pipelines aufbauen und umstrukturieren mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Leistung und Wartbarkeit.
- Daten aus CFO (SAP BW / S/4HANA) in das HR-Datenlager integrieren; mit Finanzbeteiligten zusammenarbeiten, um Daten in für People Analytics geeignete Datensätze zu übersetzen.
- Datenintegrationen und -verbindungen (Python) über den Technologiestack (Workday, Dataiku, Tableau) entwickeln und verbessern.
- Integrationsmuster standardisieren und technische Schulden reduzieren.
- Proaktiv Projekte vorantreiben und mit Kollegen aus HR und Finanzen koordinieren.
Qualifications
- Starke Erfahrung in der Datenverarbeitung / ETL / Modellierung mit Fokus auf Wartbarkeit von Pipelines und Praktiken zur Datenqualität.
- Nachgewiesene Python-Kenntnisse für Datenpipelines und Integrationen.
- Erfahrung mit Dataiku oder ähnlichen Plattformen (Databricks, Airflow usw.).
- Erfahrung in der Banken-/Finanzbranche und Vertrautheit mit SAP (BW/S4) ist von Vorteil.
- Praktische, selbstmotivierte Arbeitsweise, starkes Stakeholder-Management und strukturierte Arbeitsweisen.
Data / ETL Engineer – People Analytics 80% - 100% (f/m/d) - (Contract through our external payr[...] Arbeitgeber: Bank Julius Bär & Co. Ltd.
Als Arbeitgeber im Bereich People Analytics bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert die persönliche und berufliche Weiterentwicklung, während wir Ihnen flexible Arbeitszeiten und ein attraktives Gehaltspaket bieten. Durch die Arbeit mit modernsten Technologien und der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen haben Sie die Chance, einen bedeutenden Beitrag zur Optimierung unserer HR-Datenplattform zu leisten.
Kontaktdaten:
Bank Julius Bär & Co. Ltd. Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 Bank Julius Bär & Co. Ltd. zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Data / ETL Engineer – People Analytics 80% - 100% (f/m/d) - (Contract through our external payr[...] bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. 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 Bank Julius Bär & Co. Ltd. entscheidend sein!
