Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines mit Python und Spark.
- Unternehmen: Innovatives Tech-Unternehmen in Zürich mit Fokus auf Werbung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Gehälter, Teamverantwortung und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Remote- oder Hybrid-Arbeitsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Werbung mit modernster Technologie und ML-Modellen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Expertise in Python und Spark.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ein Technologieunternehmen in Zürich sucht einen Senior Data Pipeline Engineer, um Datenpipelines zu entwerfen und zu betreiben. Diese Rolle erfordert mehr als 5 Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering, mit Fachkenntnissen in Python und Spark.
Zu den Aufgaben gehören:
- Verbesserung von ML-Modellen
- Sicherstellung der Datenqualität
Die Position bietet wettbewerbsfähige Konditionen und Teamverantwortung, mit der Möglichkeit, remote oder im Büro zu arbeiten. Schließen Sie sich uns an, um in der Werbebranche zu innovieren!
Senior Data Pipeline Engineer - Remote/Hybrid (Spark & ML) Arbeitgeber: Decentriq
Unser Unternehmen in Zürich bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Datenpipelines konzentriert. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während wir unseren Mitarbeitern zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Wachstum bieten. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einschließlich Remote-Optionen, und einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket sind wir ein attraktiver Arbeitgeber für talentierte Fachkräfte, die im Bereich der Werbung einen Unterschied machen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Pipeline Engineer - Remote/Hybrid (Spark & ML) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen ins Rampenlicht zu rücken.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Kenntnisse in Python und Spark unter Beweis zu stellen. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an spannenden Data-Pipeline-Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in deinem Portfolio. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Erfolge hervorzuheben und potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Wir sind immer auf der Suche nach talentierten Ingenieuren, die unser Team verstärken wollen. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt machen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Pipeline Engineer - Remote/Hybrid (Spark & ML) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die zu unserer Kultur passen und ihre Leidenschaft für Daten und Technologie teilen.
Betone deine Erfahrungen:Hebe deine 5+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung hervor. Zeige uns, wie du Python und Spark eingesetzt hast, um innovative Lösungen zu entwickeln. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen.
Sprich über ML-Modelle:Da wir im Bereich Machine Learning arbeiten, ist es wichtig, dass du deine Erfahrungen mit der Verbesserung von ML-Modellen teilst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du die Datenqualität sichergestellt hast.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher daran, Teil unseres Teams zu werden!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Decentriq vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in Python und Spark vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch aktuelle Trends und Best Practices in der Datenpipeline-Entwicklung kennst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, diese zu diskutieren. Erkläre, wie du ML-Modelle verbessert und die Datenqualität sichergestellt hast. Konkrete Beispiele helfen, deine Erfahrung greifbar zu machen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie sie Innovationen im Bereich Werbung umsetzen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Position Teamownership erfordert, ist es wichtig, deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen zu betonen. Sprich darüber, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast und welche Rolle du dabei eingenommen hast.
