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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Backend-Prozesse für Datenengineering mit Python und SQL.
- Arbeitgeber: Rekrutierungsagentur im Bereich Lebenswissenschaften in Zürich.
- Mitarbeitervorteile: Temporäre Anstellung mit flexiblen Arbeitszeiten und spannenden Projekten.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Datenpipelines und integriere Machine Learning-Modelle.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und starke Problemlösungsfähigkeiten.
- Andere Informationen: Agile Umgebung mit der Möglichkeit, unabhängig zu arbeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Eine Personalvermittlungsagentur im Bereich Lebenswissenschaften in Zürich sucht einen Data Engineer für eine temporäre Rolle von 3 Monaten. Der ideale Kandidat wird Backend-Prozesse im Bereich Datenengineering entwickeln, wobei Python, SQL und Tools wie Databricks zum Einsatz kommen. Starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, unabhängig in einem agilen Umfeld zu arbeiten, sind unerlässlich. Die Zusammenarbeit mit Teams zur Integration von Machine-Learning-Modellen in die Datenlandschaft ist eine zentrale Verantwortung. Die Rolle eignet sich für Fachkräfte auf mittlerem bis senioren Niveau.
Data Engineer - Life Sciences Data Pipelines & ML (Zurich) Arbeitgeber: K-Recruiting Life Sciences
Kontaktperson:
K-Recruiting Life Sciences HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer - Life Sciences Data Pipelines & ML (Zurich)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Hilfe beim Erstellen eines ansprechenden Profils brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Datenpipelines oder ML-Modellen gearbeitet hast, präsentiere diese in deinem Portfolio. Lass uns wissen, wenn du Unterstützung bei der Erstellung benötigst!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Wir sind hier, um dir bei jedem Schritt des Bewerbungsprozesses zu helfen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer - Life Sciences Data Pipelines & ML (Zurich)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende deine eigene Stimme und schreibe in einem Stil, der zu dir passt. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Skills!: Stell sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python, SQL und Databricks klar hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Tools in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
Agilität ist der Schlüssel!: Erkläre, wie du in agilen Umgebungen gearbeitet hast. Wir suchen nach jemandem, der selbstständig arbeiten kann, also teile Beispiele, wo du eigenverantwortlich Lösungen gefunden hast.
Kollaboration nicht vergessen!: Da die Integration von Machine Learning Modellen wichtig ist, erzähl uns von deinen Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Teams. Zeig, dass du ein Teamplayer bist und bereit, Wissen zu teilen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei K-Recruiting Life Sciences vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, SQL und Databricks. Bereite Beispiele vor, wie du diese Tools in früheren Projekten eingesetzt hast, um deine Erfahrung zu demonstrieren.
✨Problem-solving Skills zeigen
Bereite dich darauf vor, spezifische Probleme zu diskutieren, die du in der Vergangenheit gelöst hast. Überlege dir, wie du deine analytischen Fähigkeiten und kreativen Lösungsansätze in der Rolle als Data Engineer einsetzen würdest.
✨Agile Arbeitsweise betonen
Da die Stelle in einem agilen Umfeld ist, solltest du Beispiele für deine Erfahrungen in agilen Teams parat haben. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich in solchen Umgebungen gearbeitet hast und welche Methoden du bevorzugst.
✨Teamarbeit und Integration von ML-Modellen
Sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Teams zu sprechen, insbesondere im Hinblick auf die Integration von Machine Learning Modellen. Zeige, dass du die Bedeutung der Teamarbeit verstehst und wie du zur Verbesserung des Datenlandschaft beitragen kannst.
