Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und Softwarelösungen für innovative Projekte.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Big Data mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Entwicklungsmöglichkeiten in einem kreativen und unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Big Data und fundierte Kenntnisse in Spark und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
We are seeking a Senior Software Data Engineer to join our team in a software engineering capacity.
This is not a data-science or analytics position centered on ad-hoc data exploration; instead, the role focuses on building software, data processing jobs, and data pipelines consumed by internal and external partners.
Data is our main product and first-class citizen, and we value correct, high-quality data as much as clean and maintainable code.
Responsibilities
- Write new data pipelines and jobs to produce new outputs (datasets) in scope of new features development
- Adopt existing data pipelines to integrate with new org-wide platforms, tools, services, and languages
- Fix bugs in code and correct data caused by incorrect logic or implementation
- Perform ad-hoc data exploration, validation, and investigation to help select the right tech design and support Product Management team decisions
- Monitor and troubleshoot production issues with pipelines owned by the team
- Develop and adopt data quality checks to monitor data issues in the systems
- Scope and plan new development, including assessing level of effort and providing timelines
- Maintain tickets hygiene in Radar (ticketing system)
- Evolve jobs, apps, and systems to a better state across all aspects: code quality, complexity, maintainability, and documentation
- Communicate with other data engineers in the team, peer teams (QA, UAT, Platform, etc), project managers, and engineering managers on status, blockers, estimates, and timelines
Requirements
- 3+ years of hands-on experience in the big-data field, including Hadoop (HDFS, YARN or Mesos) and Spark
- Excellent knowledge and hands-on experience of SQL in context of Big Data: Spark SQL, Hive QL
- Excellent knowledge of Spark, including ability to understand and optimize Spark execution plans via Spark UI, with upcoming migration to Spark 3
- Excellent knowledge of Scala or Java
- Understanding of batch processing and ETL principles in Data Warehouses
- Familiarity with data completeness signals and orchestration
- Knowledge of approaches for historical reprocessing and data correction
- Skills in handling bad data and late data in inputs and outputs
- Understanding of schema migrations and datasets evolution
- Strong speaking English, with ability to rely on information heard verbally in meetings and to explain own ideas clearly to native speakers
- Capability to learn fast new set of tools and technology used internally at the company: platform services, telemetry providers, Spark-as-a-Service, build system, and more
- Nice to have Understanding of functional programming ideas and principles
- Nice to have Experience in building and using web services
- Nice to have Familiarity with any of Teradata, Vertica, Oracle, Tableau
- Nice to have Skills in Spark Streaming and Kafka
- Nice to have Knowledge of Apache Iceberg, Trino (Presto), Druid, Cassandra, or Blob storage like AWS
- Nice to have Experience with Splunk
- Nice to have Experience with Snowflake
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Software Engineer, Spark, Java, Scala Arbeitgeber: EPAM Systems
EPAM Systems ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Zürich eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit großzügigen Vorteilen wie fünf Wochen Urlaub und einem umfassenden Mitarbeiteraktienkaufplan fördert das Unternehmen eine positive Work-Life-Balance und unterstützt die berufliche Weiterentwicklung. Die hybride Arbeitsweise ermöglicht es den Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig an innovativen Projekten im Bereich KI und Big Data teilzuhaben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Software Engineer, Spark, Java, Scala 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 EPAM Systems 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 Software Engineer, Spark, Java, Scala 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 Software Engineer, Spark, Java, Scala bei EPAM Systems gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPAM Systems 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 entscheidend sein!
