Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere unsere Datenarchitektur für maximale Effizienz und Skalierbarkeit.
- Unternehmen: Internationales Unternehmen mit flachen Hierarchien und einem starken Fokus auf Vielfalt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, hybrides Arbeitsmodell und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und ein modernes Arbeitsumfeld in Zürich oder Genf.
- Warum dieser Job: Übernimm Verantwortung in einem dynamischen Team und forme die Datenstrategie des Unternehmens.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenmodellierung und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
DAS MACHST DU BEI UNS
- Own and evolve our data warehouse stack (Matillion, Redshift, Tableau), ensuring reliability, performance, and long-term scalability.
- Design and maintain sustainable business data models that serve as the single source of truth for reporting and analytics.
- Develop and optimize complex SQL transformations and ETL pipelines using Matillion to support business-critical use cases.
- Manage master data processes to ensure accurate consolidation and consistency across all connected systems.
- Translate business requirements into well-structured, documented data models - challenging assumptions where needed.
- Collaborate closely with BI and analytics consumers to ensure data is accessible, understandable, and fit for purpose.
- Share knowledge through documentation, internal presentations, and active cross-functional collaboration.
DAS BRINGST DU MIT
- 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Data Warehouses und Datenmodellierung, idealerweise mit Redshift und Matillion.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse mit starkem Fokus auf Abfrageleistung, Skalierbarkeit und wartbare Transformationslogik.
- Solide Erfahrung in der Gestaltung dimensionaler oder relationaler Geschäftsdatenmodelle für analytische Anwendungsfälle.
- Grundkenntnisse in AWS-Diensten, die für die Warehouse-Schicht relevant sind, insbesondere S3, Redshift und Lambda.
- Vertrautheit mit BI-Tools – vorzugsweise Tableau – mit einem guten Auge dafür, wie das Modell-Design die Benutzererfahrung beeinflusst.
- Erfahrung im Master Data Management und der konsolidierten Datenverarbeitung über Systeme hinweg.
- Starkes Geschäftswissen kombiniert mit strukturiertem analytischen Denken – du stellst die richtigen Fragen und überbrückst die Kluft zwischen Stakeholdern und Daten.
- Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Infrastructure as Code und Ansible sind von Vorteil.
- Fließend in Englisch, Deutsch ist von Vorteil.
DAS BEKOMMST DU
- Eine Senior-Rolle mit echtem Eigentum in einem schlanken Team von vier: deine Datenmodelle prägen, wie das gesamte Unternehmen Daten nutzt.
- Flache Hierarchie, Zusammenarbeit auf Augenhöhe und die Freiheit, eigene Ideen einzubringen und den Status quo herauszufordern.
- Hybrides Arbeitsmodell mit Flexibilität, remote und von unseren modernen Büros in Zürich oder Genf aus zu arbeiten.
- Ein internationales Unternehmen, das Vielfalt als Stärke sieht, mit funktionsübergreifenden Teams und einem echten Engagement für Inklusion.
- Gehalt zwischen CHF 130'000 und 150'000 brutto pro Jahr, abhängig von der Erfahrung.
BENEFITS
- Geschenke zu besonderen Anlässen.
- Hybrides Arbeiten.
- Lernen & Entwicklung.
- Rabatte für öffentliche Verkehrsmittel.
- Sprachkurse.
- Workation.
Data Engineer Arbeitgeber: Cargill
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einer dynamischen und internationalen Umgebung zu arbeiten, in der Ihre Datenmodelle einen echten Einfluss auf die gesamte Unternehmensstrategie haben. Unsere flache Hierarchie fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und des Austauschs, während unser hybrides Arbeitsmodell Ihnen Flexibilität bietet, sowohl remote als auch in unseren modernen Büros in Zürich oder Genf zu arbeiten. Darüber hinaus unterstützen wir Ihre berufliche Weiterentwicklung durch Schulungen und Sprachkurse, um sicherzustellen, dass Sie in Ihrer Karriere wachsen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data 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 Cargill 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 Data 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 Data Engineer bei Cargill gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cargill 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 Cargill entscheidend sein!
