Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle komplexe SQL-Transformationen und baue robuste Datenpipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Luxemburg mit Fokus auf Datenengineering.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Datenmodellierung und Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Senior Data Engineer SQL für einen unserer Kunden mit Sitz in Luxemburg. Freelance oder unbefristeter Vertrag über eine Payroll-Firma.
Starke Expertise in:
- fortgeschrittener SQL-Entwicklung
- unternehmensweiter Datenmodellierung (Data Vault, dimensional, 3NF)
Fließendes Englisch ist erforderlich, Deutsch oder Französisch ist von Vorteil.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- SQL-Entwicklung & Datenmodellierung: Sie entwerfen und optimieren komplexe SQL-Transformationen zur Unterstützung von Analysen, Berichterstattung und regulatorischen Anforderungen. Sie tragen zur Verbesserung bestehender Unternehmensdatenmodelle bei und stellen sicher, dass die SQL-Entwicklung leistungsstark und wartbar ist.
- Datenpipelines & Integrationsengineering: Sie bauen und warten SQL-zentrierte ETL/ELT-Pipelines und nutzen Python zur Automatisierung von Workflows.
- Business Intelligence Enablement: Sie strukturieren SQL-Datensätze, die für BI-Verbrauch optimiert sind, und unterstützen die Datenvorbereitung und Backend-Leistung.
- Kollaboration über Funktionen hinweg: Sie arbeiten mit Finanz-, Risiko-, Compliance- und Geschäftsteams zusammen, um Anforderungen in Datenlösungen zu übersetzen.
- Datenplattform & operationale Exzellenz: Sie arbeiten mit Infrastrukturteams zusammen, um zuverlässige Produktionsoperationen sicherzustellen.
Profil:
- Sie sind sehr versiert in SQL, einschließlich komplexer Abfragen, Tuning und Optimierung.
- Sie haben Erfahrung mit unternehmensweiten Datenmodellen wie Data Vault, dimensionalen Modellen, SCD oder 3NF.
- Sie sind vertraut mit Python zur Automatisierung und Workflow-Verbesserungen.
- Sie haben Erfahrung mit BI-Tools wie Tableau oder Power BI (als Vorteil angesehen).
- Sie sind qualitätsorientiert mit einem Fokus auf Überwachung, Automatisierung und Zuverlässigkeit.
- Sie haben mindestens 5 Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering oder in SQL-lastigen Backend-Rollen.
- Sie sind mit Bank- oder Finanzumgebungen vertraut.
Data engineer SQL M/F Arbeitgeber: Hays Luxembourg
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Luxemburg, die sich auf die Entwicklung von Datenlösungen spezialisiert hat. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, in der Mitarbeiter durch Schulungen und Projekte wachsen können. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen und einer starken Work-Life-Balance, während Sie an spannenden Herausforderungen im Bereich Datenengineering arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data engineer SQL M/F erhalten könnten
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data engineer SQL M/F mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der Hays Luxembourg tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von Hays Luxembourg beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hays Luxembourg vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
