Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für innovative Projekte in der Lasertechnologie.
- Unternehmen: Coherent Corp. ist ein führendes Unternehmen in der Photonik mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit Daten und innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Datenverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Coherent Corp. ist der globale Marktführer in der Photonik und entwirft sowie produziert fortschrittliche Laser-, Optik- und Materialtechnologien, die von Kunden weltweit in den Bereichen Industrie, Kommunikation, Elektronik und Instrumentierung eingesetzt werden. Mit einer breiten globalen Präsenz und tiefgreifenden Ingenieurfähigkeiten kombinieren wir fortschrittliche Fertigung, angewandte Innovation und Kundenkooperation, um leistungsstarke Lösungen zu liefern, die kritische Technologien ermöglichen und komplexe, reale Herausforderungen lösen.
Über Coherent in der Schweiz: Coherent Corp. Zürich ist ein wichtiges Forschungs- und Produktionszentrum, das sich auf fortschrittliche Photonik, technische Materialien und Hochleistungs-Halbleiterlasertechnologien spezialisiert hat. Unsere Teams entwickeln und produzieren optoelektronische Komponenten und Laserdioden für industrielle, optische Datenübertragung, Lebenswissenschaften und hochpräzise Anwendungen und kombinieren starke interne F&E mit modernster Halbleiterfertigung in einer ingenieurgeführten Kultur.
Als Data Engineer innerhalb unserer Laser Business Unit werden Sie die Datenpipelines entwickeln, warten und verbessern, die Informationen aus Produktionsanlagen, Betriebssystemen und Geschäftsanwendungen verbinden. Sie helfen dabei, Daten für Teams in Forschung und Entwicklung, Produktion, Betrieb, Datenanalyse und anderen Geschäftsbereichen zugänglich, zuverlässig und nutzbar zu machen. Die Rolle umfasst die Arbeit in sowohl lokalen als auch cloudbasierten Umgebungen mit einem starken Fokus auf praktische Datenverarbeitung, Pipeline-Entwicklung, Datenintegration und Databricks.
Hauptverantwortlichkeiten:- Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenpipelines zur Unterstützung der Datenintegration in lokalen und Cloud-Umgebungen.
- Implementierung und Verwaltung von ETL-Prozessen, um die Datengenauigkeit und -konsistenz durch automatisierte Workflows sicherzustellen.
- Integration von Daten aus Produktionsanlagen, Betriebssystemen und anderen Quellen, um sie für Teams im gesamten Unternehmen zugänglich zu machen.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung und Optimierung von Datenspeicherlösungen in lokalen und Cloud-Umgebungen.
- Nutzung von Databricks und verwandten Technologien für Datenverarbeitungs- und Analyseaktivitäten.
- Überwachung, Fehlersuche und Optimierung von Datenpipelines, um Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen.
- Unterstützung von Datenqualitätsstandards und Praktiken der Datenverwaltung über Plattformen hinweg.
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Analysten und Stakeholdern zur Unterstützung datengetriebener Initiativen und Bereitstellung technischer Anleitung.
- Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Datenengineering, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 1 Jahr praktische Erfahrung im Datenengineering in einer Produktionsumgebung, idealerweise mit hybrider Infrastruktur vor Ort und in der Cloud.
- Technische Fähigkeiten: Beherrschung von Python und SQL zur Datenmanipulation und Automatisierung.
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken, wie Microsoft SQL Server.
- Verständnis von Datenmodellierung, einschließlich Schema-Design und Normalisierung.
- Erfahrung in der Entwicklung und Verwaltung von Datenpipelines in einer Produktionsumgebung.
- Erfahrung mit Databricks oder einer ähnlichen Plattform für skalierbare Datenverarbeitung und Analytik.
- Kenntnisse über Versionskontrollsysteme, insbesondere Git.
- Verständnis von Prinzipien der Datenqualität und Datenverwaltung.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details.
- Klare Kommunikation mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern.
- Kollaborativer Ansatz und Fähigkeit, effektiv über Teams hinweg zu arbeiten.
- Erfahrung mit AWS oder Azure, insbesondere in einer hybriden Umgebung vor Ort und in der Cloud.
- Vertrautheit mit Pipeline-Orchestrierungstools wie Apache Airflow.
- Erfahrung mit Apache Spark, CI/CD-Tools, Datenlakehouse-Architektur oder NoSQL-Datenbanken.
- Hintergrund in der Halbleiter- oder Fertigungsindustrie.
Data Engineer Arbeitgeber: II-VI UK, Ltd.
Als Key Account Manager für industrielle Kunden in der DACH- und BeNeLux-Region bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Wachstum und Zusammenarbeit setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert die persönliche und berufliche Entwicklung, während wir Ihnen attraktive Benefits und ein unterstützendes Team bieten, das sich für Ihren Erfolg einsetzt. Bei uns haben Sie die Chance, bedeutende Beziehungen zu pflegen und an der Spitze der Technologie im Bereich Optik zu stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 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 II-VI UK, Ltd. 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 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 bei II-VI UK, Ltd. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei II-VI UK, Ltd. 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 II-VI UK, Ltd. entscheidend sein!
