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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle cloudbasierte Data-Engineering-Lösungen und baue einen Knowledge Graph zur Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch.
- Arbeitgeber: Innovative Mobiliar mit einem modernen Daten- und Analytics-Bereich.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsmodelle, Weiterbildungsmöglichkeiten und attraktive Vergünstigungen.
- Warum dieser Job: Gestalte zukunftsweisende Technologien und arbeite an spannenden datengetriebenen Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und Erfahrung im Data Engineering.
- Andere Informationen: Kollaboratives Team in Bern und Zürich mit Raum für Eigeninitiative.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Das erwartet dich
Der erfolgreiche Einsatz von KI und analytischen Verfahren beruht auf qualitativ hochwertigen und gut verfügbaren Daten. In der Mobiliar investieren wir gezielt in unsere Datengrundlage und entwickeln Datenprodukte nach dem Data-Mesh-Prinzip. In dieser Rolle arbeitest du an der technischen Grundlage, auf der datengetriebene Produkte und KI-Lösungen entstehen – mit besonderem Fokus auf den Aufbau eines Knowledge Graphs zur Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch. Du bist Teil eines interdisziplinären Teams und gestaltest die Plattform und Datenarchitektur aktiv mit.
Das bewirkst du bei uns
- Du entwickelst und betreibst robuste, cloudbasierte Data-Engineering-Lösungen auf unserer Databricks-Plattform und stellst sicher, dass Datenprodukte aus verschiedenen Domänen zuverlässig, effizient und nachvollziehbar bereitgestellt und genutzt werden können.
- Du arbeitest eng mit Domain-Teams zusammen, um fachliche Anforderungen in skalierbare Datenpipelines und performante Datenmodelle zu übersetzen.
- Ein Schwerpunkt deiner Arbeit liegt auf dem Aufbau und der Weiterentwicklung eines Knowledge Graphs zur Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch (Fraud).
- Du verknüpfst bestehende Datenprodukte in einem Graphmodell, definierst Entitäten, Relationen und Metadaten und ermöglichst so neue analytische Erkenntnisse.
- Du entwickelst Graph-Datenmodelle, ELT-Prozesse und Schnittstellen, damit der Knowledge Graph in Fachapplikationen und analytischen Workflows von unseren Fachexpert:innen genutzt werden kann.
- Du bringst dich in die kontinuierliche Verbesserung von Architektur, Tools und Arbeitsweisen ein und arbeitest eng mit verschiedenen Fach- und IT-Bereichen zusammen.
Das bringst du mit
- Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) in Informatik, Data Science oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Mehrjährige praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Engineering-Lösungen in der Cloud, idealerweise auf Databricks oder vergleichbaren Lakehouse-Plattformen.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, pyspark sowie sicherer Umgang mit Git.
- Fundierte Erfahrung mit Datenmodellierung, ELT-Prozessen und dem Betrieb von produktiven Datenpipelines.
- Erfahrung im Knowledge Engineering z.B. mit OWL und Kenntnisse im Umgang mit Graphdatenbanken z.B. RDF/SPARQL, Property Graphs.
- Qualitätsorientierte und strukturierte Arbeitsweise entlang moderner Data-Engineering- und DevOps-Prinzipien.
- Teamorientierte, lösungsorientierte Persönlichkeit mit Neugier für neue Daten- und Graphtechnologien.
- Fliessendes Deutsch sowie gute Englischkenntnisse, Französisch von Vorteil.
Bei uns arbeiten
Dich erwartet ein moderner Daten- & Analytics-Bereich, der die Entwicklung und Skalierung datenbasierter Lösungen innerhalb der Mobiliar aktiv vorantreibt. Wir entwickeln Datenprodukte nach dem Data-Mesh-Prinzip und bauen zentrale Plattformen für Analytics und KI. Wir arbeiten offen, kollaborativ und experimentierfreudig und bieten Raum für Eigeninitiative und neue Ideen. Das Team arbeitet in Bern und Zürich; gelegentliche Reisen zwischen den Standorten gehören dazu.
Das bieten wir
- Wir ermöglichen flexible Arbeitsmodelle und bieten 20 Wochen Mutterschafts- sowie 6 Wochen Vaterschaftsurlaub, überdurchschnittliche Familienzulagen und eine nachhaltig finanzierte Pensionskasse.
- Wir bieten ein vielfältiges internes Kursangebot sowie die Teilnahme an möglichen Auslandsprogrammen an. Bei jobrelevanten, externen Weiterbildungen beteiligen wir uns grosszügig.
- Wir bieten dir unter anderem bis zu 25% Prämienrabatt, ein Halbtax-Abonnement, Rabatte auf Mobiltelefone sowie kostenlose Abonnemente mit Flatrate und Ermässigungen bei kulturellen Veranstaltungen.
Dann jetzt, rasch und unkompliziert bewerben, auch ohne Motivationsschreiben.
Hinweis: Wir besetzen diese Stelle ohne Unterstützung von externen Personaldienstleistern.
Graph Data Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: die Mobiliar
Kontaktperson:
die Mobiliar HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Graph Data Engineer (w/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt mit dem Team in Kontakt zu treten. Wir lieben es, wenn Bewerber Initiative zeigen!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Das macht den Prozess einfacher und schneller. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Data Engineering und Knowledge Graphs zu betonen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Graph Data Engineer (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es klar und präzise: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für die Stelle bist.
Betone relevante Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Data Engineering und mit Graphdatenbanken hervorhebst. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast und was du dabei gelernt hast.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei die Mobiliar vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der spezifischen Rolle des Graph Data Engineer vertraut. Lies dir die Stellenbeschreibung genau durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen passen. Informiere dich auch über die Mobiliar und deren Ansätze im Bereich Data-Mesh und KI.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Python, ELT-Prozessen und Datenmodellierung. Übe, wie du deine bisherigen Projekte und Erfahrungen in diesen Bereichen erklären kannst. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du Probleme gelöst hast oder innovative Lösungen entwickelt hast.
✨Zeige Teamgeist und Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle interdisziplinäres Arbeiten erfordert, ist es wichtig, dass du deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen oder neue Ideen zu entwickeln.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie die Mobiliar die Entwicklung von Datenprodukten vorantreibt. So zeigst du, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.