Auf einen Blick
- Aufgaben: Monitoring der täglichen Datenverarbeitungen und Entwicklung von dbt-Modellen und Dagster-Workflows.
- Unternehmen: Private Banking Analytics ist die zentrale Data Analytics Plattform im Private Banking.
- Vorteile: Mitarbeit an der Einführung von Cloud-Technologien und Zugang zu einer breiten Nutzerbasis von über 1.000 Partnerbanken.
- Weitere Informationen: Fließende Deutschkenntnisse sind erforderlich, Erfahrung mit dbt und Tableau von Vorteil.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie datenbasierte Entscheidungen für 400 interne Mitarbeiter und Partnerbanken.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich und mehrjährige Berufserfahrung in der Systembetreuung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Was Sie erwartet
Private Banking Analytics (PBA) ist unsere zentrale Data Analytics Plattform im Private Banking. Wir stellen dem Vertrieb und dem Management tagesaktuelle, bedarfsorientierte Datenprodukte bereit – für fundierte Entscheidungen und messbaren Mehrwert. Unsere Analysen und Reports erreichen 400 Mitarbeiter intern sowie mehr als 1.000 Nutzer bei unseren Partnerbanken.
Ihre zukünftigen Aufgaben sind:
- Monitoring der täglichen Datenverarbeitungen und Sicherstellung der Betriebsbereitschaft
- Housekeeping unseres Stacks: Python, SQL, dbt, Dagster, Django, Linux, OpenShift, Git, Tableau
- Troubleshooting bei technischen Herausforderungen in den ELT-Strecken
- Pflege und Optimierung der CI/CD-Pipelines
- Wartung und Weiterentwicklung der Container-Infrastruktur auf OpenShift
- Analyse von Daten in Quellsystemen und Modellierung für die Integration in unsere Datenbank
- Entwicklung von dbt-Modellen und Dagster-Workflows
- Aufbereitung von Data Marts für Tableau als zentrale Reporting-Plattform
- Mitarbeit bei der Einführung von Cloud-Technologien und Aufbau von On-Premise GenAI
Was Sie mitbringen:
- Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder vergleichbare Ausbildung
- Mehrjährige Berufserfahrung in der Systembetreuung, im IT-Betrieb oder in der Anwendungsentwicklung
- Gute Kenntnisse in Python und SQL
- Vertrautheit mit Linux, Git und Container-Technologien
- Gespür für Daten, Datenstrukturen und Datenqualität
- Grundverständnis von Datenmodellierung und ELT/ETL-Designprinzipien
- Neugier auf fachliche Zusammenhänge – Sie wollen verstehen, was hinter den Zahlen steckt
- Serviceorientierung im Umgang mit internen Stakeholdern und Partnerbanken
- Hands-on-Mentalität und Lust, in einem Team zu arbeiten, das Entwicklung und Betrieb gemeinsam verantwortet
- Fließende Deutschkenntnisse
Zusätzlich von Vorteil:
- Erfahrung mit dbt, Dagster, Tableau oder Cloud-Technologien
Data Engineer (m|w|d) - Private Banking Analytics Arbeitgeber: DZ PRIVATBANK AG
Private Banking Analytics bietet eine zentrale Plattform für Datenanalysen im Private Banking. Das Unternehmen hat seinen Sitz in Deutschland und ermöglicht den Mitarbeitern, an innovativen Cloud-Technologien zu arbeiten. Die Zusammenarbeit mit über 1.000 Partnerbanken sorgt für einen dynamischen Arbeitsumfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m|w|d) - Private Banking Analytics erhalten könnten
✨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 DZ PRIVATBANK AG 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 (m|w|d) - Private Banking Analytics 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 (m|w|d) - Private Banking Analytics bei DZ PRIVATBANK AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DZ PRIVATBANK AG 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 DZ PRIVATBANK AG entscheidend sein!
