Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze bei der Aktualisierung von Datenstrukturen und -methoden im Kreditrisikobereich.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenqualität und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung mit SAS, Python und SQL sowie Kenntnisse in Testmethoden.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 72000 € pro Jahr.
Ich suche einen erfahrenen Data Engineer, um methodische und strukturelle Aktualisierungen innerhalb einer Kreditrisikodatenumgebung zu unterstützen. Die Rolle konzentriert sich auf die Aktualisierung von RDS-Codes, die Verbesserung von QA-Prüfungen und die Übersetzung von SAS-Logik in Python/PySpark, während die vollständige funktionale Parität sichergestellt wird.
Sie werden mit zentralen und lokalen Teams zusammenarbeiten, Testfälle definieren und ausführen sowie Best Practices dokumentieren, um eine hohe Datenqualität und die Einhaltung neuer Spezifikationen zu gewährleisten.
- Projektimplementierung von methodischen Änderungen und strukturellen Anpassungen im RPGDC und RDS
- Aktualisierung bestehender RDS-Codes zur Einhaltung neuer Spezifikationen
- Modifikation und Verbesserung der Datenqualitätsprüfungen zur Sicherstellung der hohen Datenkorrektheit und -vollständigkeit
- Entwicklungsaktivitäten einschließlich der Übersetzung von SAS nach Python (PySpark), Testing und Dokumentation
- Übersetzung von vor-RDS-Behandlungen (LGD & CCF) von SAS nach Python, bereitgestellt von lokalen Einheiten
- Definition und Ausführung von Testfällen zur Validierung der funktionalen und methodischen Parität
- Dokumentation der implementierten Änderungen, Testnachweise und Best Practices
- Enge Zusammenarbeit mit zentralen Implementierungsteams und lokalen Einheiten bezüglich Code-Eigentum und Validierung
- Unterstützung bei der Koordination von Testaktivitäten über DM/CRANE und lokale Einheitsteams, um die Übereinstimmung mit aktualisierten Spezifikationen sicherzustellen, während Abhängigkeiten und Umfangsgrenzen verwaltet werden
Fähigkeiten:
- Starke praktische Erfahrung mit SAS
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse
- Starke Python-Kenntnisse, idealerweise mit PySpark
- Erfahrung mit Testmethoden und Testfalldefinition
- Erfahrung mit Code-Migrations- oder Übersetzungsprojekten
- Verständnis der Prinzipien der Datenqualitätsprüfung
- Fähigkeit, Datenkorrektheit und -vollständigkeit gemäß internen QA-Standards sicherzustellen
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse
Wünschenswert:
- Kenntnisse der Kreditrisikomethodik
- Deutschkenntnisse
Data Engineer (41740) Arbeitgeber: CoolPeople
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung für Data Engineers, die an der Schnittstelle von Datenqualität und Kreditrisikomanagement arbeiten möchten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und kontinuierlichem Lernen fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit, in der innovative Ideen geschätzt werden. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an spannenden Projekten in einem internationalen Umfeld teilzunehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (41740) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren und deine Fähigkeiten im Umgang mit SAS und Python zu präsentieren.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in deinem Portfolio oder während des Interviews. Lass uns gemeinsam sicherstellen, dass du deine Erfolge klar kommunizierst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Bewerbung zum Erfolg zu führen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (41740) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir unsere Website an und informiere dich über StudySmarter. Verstehe, was wir tun und wie du ins Team passt. Das hilft dir, deine Motivation in der Bewerbung klarer zu formulieren.
Sei konkret und präzise:Wenn du deine Erfahrungen und Fähigkeiten beschreibst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele, die zeigen, wie du mit SAS, Python oder PySpark gearbeitet hast. Das macht deine Bewerbung lebendiger und überzeugender.
Dokumentation ist der Schlüssel:Da wir großen Wert auf Dokumentation legen, solltest du in deiner Bewerbung betonen, wie wichtig dir das ist. Erkläre, wie du in der Vergangenheit Änderungen dokumentiert hast und welche Best Practices du dabei befolgt hast.
Zeig deine Teamfähigkeit:In dieser Rolle wirst du viel mit anderen Teams zusammenarbeiten. Betone in deiner Bewerbung, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit verschiedenen Teams kommuniziert und kooperiert hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CoolPeople vorbereitet
✨Verstehe die technischen Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie SAS, Python und PySpark. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast, um deine praktische Erfahrung zu demonstrieren.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Datenqualität, Testmethoden und Code-Übersetzungsprojekten. Übe, wie du deine Ansätze zur Sicherstellung der Datenkorrektheit und -vollständigkeit erklären kannst, um dein Verständnis für die Anforderungen der Rolle zu zeigen.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikation
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten, insbesondere in Englisch, und wie du mit lokalen und zentralen Teams zusammengearbeitet hast.
✨Frage nach Best Practices
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Best Practices des Unternehmens zu fragen, insbesondere in Bezug auf Datenqualität und Methodik. Das zeigt dein Interesse an kontinuierlicher Verbesserung und deinem Engagement für hohe Standards.
