Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte Datenmodelle, die den Unternehmenszielen entsprechen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in der Finanzbranche mit einem hybriden Arbeitsmodell.
- Vorteile: Fünf Wochen Urlaub, Aktienkaufplan, erweiterte Elternzeit und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenmodellierung und Kenntnisse im Bankwesen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Senior Data Modeler, der unser Team in Zürich, Schweiz, im hybriden Arbeitsmodus verstärkt. In dieser Rolle nutzen Sie Ihre Expertise in Datenmodellierung, Datenarchitektur und Fachkenntnissen im Bankwesen, um logische und physische Datenmodelle zu entwerfen, umzusetzen und zu verwalten, die mit den Unternehmenszielen und regulatorischen Anforderungen übereinstimmen. Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um die Datenqualität, Konsistenz und optimale Leistung sicherzustellen und die Organisation bei datengestützten Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Verantwortlichkeiten
- Entwurf und Entwicklung logischer und physischer Datenmodelle, die den Geschäfts- und Technologieanforderungen entsprechen und gleichzeitig die Datenintegrität und -qualität gewährleisten.
- Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, einschließlich Business Analysts, Datenarchitekten und Entwicklern, um Datenanforderungen zu sammeln und in umsetzbare Lösungen zu übersetzen.
- Implementierung von branchenüblichen Datenmodellierungsmethoden und Best Practices zur Optimierung der Datenspeicherung und Minimierung von Redundanzen.
- Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam zur Gestaltung von Datenflüssen, Unterstützung des Datenbankarchitekturdesigns und Sicherstellung der Übereinstimmung mit den Projektzielen.
- Analyse, Reverse Engineering und Verfeinerung bestehender Datenmodelle zur Identifizierung von Diskrepanzen, Verbesserung der Leistung und Erhöhung der Skalierbarkeit.
- Definition und Implementierung von Daten-Governance-Rahmenwerken und Sicherstellung der Übereinstimmung mit den Standards des Enterprise Data Management.
- Unterstützung der Integration neuer Datenquellen und Gewährleistung der Kompatibilität mit bestehenden Systemen auf sichere und konforme Weise.
- Bereitstellung technischer Expertise und Anleitung zu Best Practices, Tools, Prozessen und Prinzipien der Datenmodellierung in der gesamten Organisation.
Anforderungen
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenmodellierung, einschließlich Expertise im physischen und relationalen Datenbankdesign.
- Starke Kenntnisse im Bank- oder Finanzdienstleistungssektor mit Erfahrung im Umgang mit sensiblen und regulierten Daten.
- Beherrschung von Datenmodellierungstools wie Alteryx, Erwin, Dataiku, Tableau Prep, Hackolade oder Äquivalenten.
- Solides Verständnis von Metadatenmanagement-Tools wie Collibra und deren Implementierung in großangelegten Datensystemen.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse mit der Fähigkeit, komplexe Abfragen in traditionellen und verteilten Datenbankumgebungen zu entwerfen und zu optimieren.
- Vertrautheit mit Daten-Governance-Praktiken, Datenqualitätsrahmen und Standards zur Datenklassifizierung.
- Exzellente Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten mit fließenden Englischkenntnissen; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Wir bieten
- 5 Wochen Urlaub
- EPAM Employee Stock Purchase Plan (ESPP)
- Erweiterte Elternzeit
- Erweiterter Pensionsplan
- Tägliche Krankheitsunterstützungsversicherung
- Mitarbeiterhilfeprogramm
- Globale Reise-Kranken- und Unfallversicherung
- Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten, einschließlich interner Schulungen und Coachings, beruflicher Zertifizierungen, über 22.000 Kurse auf LinkedIn Learning Solutions und vieles mehr.
Alle Vorteile und Vergünstigungen unterliegen bestimmten Zulassungsvoraussetzungen. Bitte beachten Sie, dass alle Angebote einer entsprechenden Hintergrundüberprüfung unterliegen. Wir akzeptieren keine Lebensläufe von Recruiting- oder Personalvermittlungsagenturen. Für diese Position können wir Bewerbungen von folgenden Personen berücksichtigen: Schweizer Staatsbürger, EU/EFTA-Staatsbürger, Drittstaatsangehörige mit Wohnsitz in der Schweiz und einem entsprechenden Arbeitsvisum, sowie vertriebene Personen aus der Ukraine, die sich derzeit in der Schweiz befinden und über ein S-Visum verfügen oder bereits beantragt haben.
Senior Data Modeler Arbeitgeber: EPAM Systems, Inc.
EPAM ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Bankenumfeld an komplexen Herausforderungen zu arbeiten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, das sowohl Remote- als auch Vor-Ort-Arbeit in Zürich umfasst, fördert EPAM eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation. Zudem profitieren Mitarbeiter von umfangreichen Weiterbildungsangeboten, einem großzügigen Urlaubsanspruch und einem umfassenden Unterstützungssystem, das die persönliche und berufliche Entwicklung unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Modeler 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 EPAM Systems, Inc. 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 Modeler 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 Modeler bei EPAM Systems, Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPAM Systems, Inc. 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 EPAM Systems, Inc. entscheidend sein!
