Senior Data Engineering Consultant: Data Mesh & Platforms

Senior Data Engineering Consultant: Data Mesh & Platforms

Basel Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Setze innovative Datenprojekte um und entwickle leistungsstarke Datenpipelines.
  • Unternehmen: Ml Architects, ein führendes Unternehmen in Basel-Stadt mit Fokus auf KI und Machine Learning.
  • Vorteile: Hybrides Arbeitsmodell für Flexibilität und ein dynamisches Team.
  • Weitere Informationen: Spannende Herausforderungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Werde ein vertrauenswürdiger Berater und gestalte die Zukunft der Datenprodukte.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Daten- oder Softwareentwicklung und fließende Sprachkenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Ml Architects in Basel-Stadt sucht einen erfahrenen Senior Data Engineering Consultant, der über umfassende Kenntnisse in Machine Learning, KI und Software Engineering verfügt. In dieser Rolle tragen Sie zur Umsetzung von Datenprojekten bei, analysieren Kundenanforderungen, implementieren Datenpipelines und werden ein vertrauenswürdiger Berater im Bereich Datenprodukte.

Sie sollten mindestens 5 Jahre Erfahrung in Daten- oder Softwareentwicklung mitbringen und fließend Deutsch und Englisch sprechen. Ein hybrides Arbeitsmodell bietet Ihnen Flexibilität, sofern interne und externe Anforderungen erfüllt werden.

Senior Data Engineering Consultant: Data Mesh & Platforms Arbeitgeber: ml-architects

Ml Architects in Basel-Stadt ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, in dem Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Mit einem hybriden Arbeitsmodell genießen Sie Flexibilität, während Sie an spannenden Datenprojekten arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterentwickeln können. Zudem legen wir großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter, was Ihnen zahlreiche Wachstumschancen eröffnet.

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Kontaktdaten:

ml-architects Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineering Consultant: Data Mesh & Platforms erhalten könnten

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 ml-architects 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 Engineering Consultant: Data Mesh & Platforms mit Bravour zu bestehen

Machine Learning
Künstliche Intelligenz (KI)
Software Engineering
Datenpipelines implementieren
Datenanalyse
Beratungskompetenz
Kundenanforderungen analysieren

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 Engineering Consultant: Data Mesh & Platforms bei ml-architects gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ml-architects 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 ml-architects entscheidend sein!