Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für Echtzeit-Entscheidungen und Reporting.
- Unternehmen: Erfahrener IT-Dienstleister mit Fokus auf innovative Lösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen in Zürich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT und Datenmodellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 € pro Jahr.
Hybride Experis® ist ein globaler Marktführer in der IT-Fachkräftebeschaffung, der Festanstellung, Projektlösungen und Managed Services. Mit über 25 Jahren Erfahrung in der Schweiz und Büros in Zürich, Basel und Genf verbinden wir die besten IT-Talente mit führenden Unternehmen. Unsere Mission ist es, Fachleuten zu helfen, ihr Potenzial zu entfalten und in dynamischen, zukunftsorientierten Karrieren zu gedeihen.
Standort: Zürich
Startdatum: ASAP
Dauer: 12 Monate – mit Möglichkeit zur Verlängerung
Hauptverantwortlichkeiten:
- Entwurf, Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und Backend-Services für Echtzeitentscheidungen, Berichterstattung, Datensammlung und verwandte Funktionen
- Definition von Datenanforderungen und Entwicklung von Datenmodellen
- Verwaltung und Transformation von Daten über die Plattform
- Produktion von qualitativ hochwertigem, gut getestetem und sicherem Code
- Entwicklung und Wartung von Software zur Verbesserung der Datenverwaltung und -sicherheit
- Entwicklung von Prozessen zur Gewährleistung der Datensicherheit und Datenqualität
Qualifikationen:
- Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Datenanalyse, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Bereich; oder gleichwertige Ausbildung und Berufserfahrung
- Über 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT, Data Warehousing, Business Intelligence und Integration von Datenverarbeitungs-/Workflow-Management-Tools in das Pipeline-Design
- Über 5 Jahre Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von End-to-End-Daten-Systemen mit Python, Scala oder ähnlichen Programmiersprachen
- Solide Erfahrung in der Nutzung von SQL für Datenanalysen, Untersuchung von Datenproblemen, Diagnose von Ursachen und Entwurf effektiver Lösungen
- Erfahrung mit cloudbasierten Datentechnologien, vorzugsweise auf Microsoft Azure, innerhalb von Continuous Integration und Delivery (CI/CD) Umgebungen
- Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit großangelegten Datensätzen unter Verwendung von Databricks, PySpark, Spark Streaming und Delta Lake
- Praktische Erfahrung mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten über verschiedene Speichersysteme, einschließlich relationaler Datenbanken (RDBMS), Data Warehouses, In-Memory-Caches und Dokumentdatenbanken
- Vertrautheit mit Cloud-Speicherlösungen wie Azure Data Lake und Blob Storage
- Solides Verständnis der Prinzipien des Datenmodellierens (Erfahrung mit Data Vault ist von Vorteil) und starke Fähigkeiten im Systemdesign, in der Implementierung und im Testen
- Erfahrung mit ereignisgesteuerten Architekturen (z.B. Kafka, Event Hubs, Apache Flink) und containerisierten Microservices-Plattformen (z.B. Kubernetes, Docker, Helm Charts)
- Kenntnisse und praktische Anwendung von dbt (data build tool), Erfahrung mit BI-Tools
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, Fähigkeit, technische Führung für andere Entwickler zu bieten
Aufgrund der Schweizer Arbeitsgenehmigungsbeschränkungen können wir nur Bewerbungen von EU-Bürgern oder Inhabern einer gültigen Arbeitsgenehmigung in der Schweiz berücksichtigen.
Senior Data Engineer – Data Analytics Platform in Zürich Arbeitgeber: Elan Computing (Schweiz) AG
Experis bietet eine dynamische Arbeitsumgebung in Zürich, die sich durch eine starke Teamkultur und innovative Projekte im Bereich der Finanztechnologie auszeichnet. Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, an spannenden, hochleistungsfähigen Systemen zu arbeiten, die einen echten Unterschied machen. Die Zusammenarbeit mit internationalen Teams fördert nicht nur das persönliche Wachstum, sondern auch den Austausch von Ideen und Best Practices.
Kontaktdaten:
Elan Computing (Schweiz) AG Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer – Data Analytics Platform in Zürich 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 Elan Computing (Schweiz) 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 Senior Data Engineer – Data Analytics Platform in Zürich 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 Senior Data Engineer – Data Analytics Platform bei Elan Computing (Schweiz) AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Elan Computing (Schweiz) 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 Elan Computing (Schweiz) AG entscheidend sein!
