Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines mit modernen Technologien.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in der Datenbranche mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 60 Tage Urlaub und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Snowflake, Fivetran und Terraform ist ein Plus.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Contexte Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e)
Data Engineer pour renforcer notre équipe.
Vous contribuerez à la conception, l'industrialisation et l'optimisation de nos pipelines de données afin de garantir des traitements fiables, performants et évolutifs.
Tasks
Missions En tant que Data Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir les pipelines d'ingestion de données. Mettre en œuvre les bonnes pratiques
Data Ops et
Dev Ops pour automatiser les déploiements et améliorer la qualité des livraisons.
Optimiser les performances et les coûts de la plateforme Data.
Participer à l'évolution de l'architecture technique et à l'amélioration continue des processus.
Collaborer avec les équipes Data, BI et Métiers pour répondre aux besoins fonctionnels.
Requirements
Compétences : Indispensables Snowflake Fivetran Terraform Git Lab Les compétences appréciées Expérience des environnements Cloud.
Maîtrise des bonnes pratiques CI/CD.
Connaissances en automatisation et Infrastructure as Code.
Profil recherché Formation supérieure en informatique, Data ou équivalent.
Expérience en tant que Data Engineer ou sur un poste similaire.
Esprit d'analyse, autonomie et rigueur.
Goût du travail en équipe et de l'amélioration continue.
Capacité à évoluer dans un environnement Agile.
Benefits
Conditions du poste Localisation : Genève Taux d'occupation : 100 %, possible en temps partiel, 60 jours Démarrage : dès que possible
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Data Engineer - Snowflake Arbeitgeber: Enova Consulting
ENOVA ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld in Genf zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch, während wir gleichzeitig individuelle Wachstumschancen bieten, um Ihre Fähigkeiten im Bereich DevOps und Data Engineering weiterzuentwickeln. Mit einem starken Fokus auf Automatisierung und Effizienz sind wir bestrebt, unseren Mitarbeitern eine sinnvolle und erfüllende Karriere zu ermöglichen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Snowflake 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 Enova Consulting 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 - Snowflake 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 - Snowflake bei Enova Consulting gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Enova Consulting 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 Enova Consulting entscheidend sein!
