Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenanalysen auf der Oracle Cloud Plattform.
- Unternehmen: Internationale Organisation mit innovativen Projekten in Genf.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in Oracle-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Le Spécialiste en Analyse de Données est responsable de la conception, du développement et de l'exploitation de la couche analytique de la plateforme de données d'entreprise de l'organisation, hébergée sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Le rôle se concentre sur la transformation des données opérationnelles en ensembles de données analytiques fiables, tableaux de bord et actifs de données réutilisables qui permettent le reporting en libre-service et la prise de décision basée sur les données.
Ce poste contribue également à la modélisation des données métier, à la définition des KPI et à la création de solutions de reporting qui établissent une source unique de vérité à travers l'organisation. Le spécialiste travaille en étroite collaboration avec les équipes métier et les parties prenantes informatiques pour fournir des actifs analytiques évolutifs, gouvernés et prêts pour l'IA, alignés sur la stratégie de données de l'organisation.
- Conception de la Plateforme d'Analyse
- Concevoir et maintenir l'architecture analytique de la plateforme de données d'entreprise.
- Structurer les ensembles de données analytiques dans Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW).
- Construire et maintenir des modèles de données sémantiques supportant les tableaux de bord et outils de reporting.
- Assurer que les solutions analytiques fournissent une vue unifiée et faisant autorité des données métier.
- Modélisation des Données Métier
- Définir et structurer les entités métier principales et leurs relations.
- Développer des modèles de données supportant des définitions cohérentes de KPI à travers les outils de reporting.
- Collaborer avec les parties prenantes métier pour valider la logique et les métriques.
- Développement de Tableaux de Bord & Analyses
- Concevoir et livrer des tableaux de bord interactifs utilisant Oracle Analytics Cloud (OAC) et Microsoft Power BI.
- Développer des tableaux de bord standardisés pour les cas d'usage clés de l'organisation.
- Créer des ensembles de données, visualisations et modèles de tableaux de bord réutilisables.
- Assurer que les tableaux de bord sont intuitifs, fiables et alignés sur les besoins métier.
- Activation du Reporting en Libre-Service
- Permettre aux unités métier de construire et personnaliser leurs propres tableaux de bord via les fonctionnalités BI en libre-service.
- Développer des ensembles de données partagés et des couches sémantiques accessibles aux utilisateurs métier.
- Maintenir une bibliothèque de modèles BI et d'ensembles de données de reporting sélectionnés.
- Fournir formation et support pour promouvoir l'utilisation efficace des outils analytiques.
- Qualité des Données & Gouvernance
- Mettre en œuvre des processus garantissant la qualité, la fiabilité et la cohérence des données.
- Surveiller les métriques de qualité des données et identifier les anomalies.
- Maitriser les définitions métier et les métadonnées via un glossaire métier et un catalogue de données.
- Assurer une traçabilité et documentation précises des données à travers les ensembles analytiques.
- Soutenir la conformité aux exigences de gouvernance des données et réglementaires (ex. RGPD).
- Intégration des Données pour l'Analyse
- Collaborer avec les équipes informatiques pour intégrer les données de multiples systèmes d'entreprise.
- Soutenir les pipelines d'ingestion utilisant OCI Data Integration et Oracle Data Transform.
- Valider les pipelines de données pour assurer une disponibilité cohérente des données pour l'analyse.
- Produits de Données & Activation des API
- Développer des ensembles de données analytiques réutilisables consommés par les tableaux de bord, API et applications analytiques.
- Soutenir le développement des API de données via la passerelle API de l'organisation.
- Assurer que les API et tableaux de bord reposent sur des définitions métier cohérentes.
- Fondation de Données Prête pour l'IA
- Préparer des ensembles de données structurés et gouvernés pour permettre des analyses avancées et futures initiatives IA.
- Maitriser documentation, métadonnées et traçabilité pour la fiabilité de l'IA.
- Collaborer avec les équipes de data science pour fournir des ensembles de données sélectionnés pour l'expérimentation.
- Surveillance & Optimisation de la Plateforme
- Surveiller les charges analytiques dans OAC et ADW.
- Optimiser les requêtes, ensembles de données et tableaux de bord pour la performance.
- Soutenir la surveillance opérationnelle via les outils d'observabilité OCI.
Profil
- Plus de 10 ans d'expérience en analyse de données, BI ou ingénierie analytique.
- Plus de 5 ans d'expérience avec les technologies Oracle (PL/SQL, SQL, architecture, optimisation).
- Expertise solide dans les implémentations de plateformes analytiques d'entreprise.
- Expérience avérée de travail avec les parties prenantes métier pour définir les besoins en reporting et KPI.
- Expérience avec les plateformes de données basées sur le cloud.
- Compétences avancées en conception de modèles sémantiques pour outils BI.
- Bonne connaissance de la visualisation des données et de la conception de tableaux de bord.
- Expérience pratique avec Oracle Analytics Cloud (OAC).
- Expérience avec OCI Data Integration.
- Expérience dans la mise en œuvre de catalogues de données ou cadres de gouvernance des données.
- Exposition à la préparation des données pour IA/ML.
- Connaissance de l'accès aux données via API et des produits de données.
Spécialiste En Analyse De Données - Oracle Arbeitgeber: Michael Page Switzerland
Notre client, une banque privée internationale bien établie en Suisse, offre un environnement de travail dynamique et à taille humaine, idéal pour les professionnels cherchant à évoluer dans le secteur financier. Avec des opportunités de collaboration étroite avec le Front Office et une culture proactive du risque, les employés bénéficient d'une atmosphère stimulante qui favorise la croissance personnelle et professionnelle. De plus, la diversité linguistique et l'expertise en crédit permettent de travailler sur des opérations complexes tout en développant des compétences précieuses dans un cadre international.
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✨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 Michael Page 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 Spécialiste En Analyse De Données - Oracle 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 Spécialiste En Analyse De Données - Oracle bei Michael Page Switzerland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Michael Page 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 Michael Page Switzerland entscheidend sein!
