Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für Echtzeit-Entscheidungen und Berichterstattung.
- Unternehmen: Experis, ein globaler IT-Führer mit über 25 Jahren Erfahrung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten in Zürich mit großartigen Karrierechancen und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT und Datenmodellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Experis® ist ein globaler Marktführer im Bereich IT-Professionalsourcing, Festanstellungen, Projektlösungen und Managed Services. Mit über 25 Jahren Erfahrung in der Schweiz und Büros in Zürich, Basel und Genf verbinden wir Top-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:
- Bachelor- oder Masterabschluss 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 mit großen 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 Datenmodells (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 Zusammenarbeitfähigkeiten, Fähigkeit, technische Führung für andere Entwickler zu bieten
Wenn Sie an dieser Gelegenheit interessiert sind, freuen wir uns auf den Erhalt Ihres Lebenslaufs oder wenn Sie Fragen haben, kontaktieren Sie Kaixi Jia unter +41 44 229 99 43.
Auf www.experis.ch finden Sie alle offenen Stellen bei Experis.
Aufgrund der Schweizer Arbeitsgenehmigungsbeschränkungen können wir nur Bewerbungen von EU-Bürgern oder Inhabern einer gültigen Arbeitsgenehmigung in der Schweiz berücksichtigen.
Wir bieten die Rekrutierung von Managern und hochqualifizierten Beratern mit Expertise in IT. Experis ist Teil von ManpowerGroup und wurde als eines der ethischsten Unternehmen der Welt ausgezeichnet.
Senior Data Engineer - Databricks | PySpark | Spark Streaming Arbeitgeber: Experis Switzerland
Experis Switzerland ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen und unterstützenden Unternehmenskultur fördert das Unternehmen die Zusammenarbeit und Kreativität. Die Position als Senior GitLab Platform Engineer ermöglicht es Ihnen, an spannenden Projekten im Bereich CI/CD und Cloud/Kubernetes zu arbeiten und dabei von flexiblen Arbeitszeiten und einem engagierten Team zu profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer - Databricks | PySpark | Spark Streaming 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 Experis Switzerland 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 - Databricks | PySpark | Spark Streaming 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 - Databricks | PySpark | Spark Streaming bei Experis Switzerland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Experis Switzerland 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 Experis Switzerland entscheidend sein!
