Auf einen Blick
- Aufgaben: Berate Kunden und entwickle innovative Datenlösungen mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Dynamisches Dienstleistungsunternehmen mit einem leidenschaftlichen Team.
- Vorteile: Flexibles hybrides Arbeitsmodell, regelmäßige Teamevents und Wissensaustausch.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit echten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten- und KI-Technologien und hinterlasse einen echten Einfluss.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Daten- oder Softwareengineering, fließend in Deutsch und Englisch.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Aufgaben
Do you want to contribute to our dynamic and growing services company with your Machine Learning, AI, and Software Engineering knowledge? Do you want to act as a thought leader and trusted advisor in the field of Data Products and Data Mesh? We are looking for a German-speaking Senior Data Engineering Consultant who will be involved in the whole lifecycle of projects, both internally and externally:
- Consulting, Engineering & Training: You perceive data, software, and AI engineering as key capabilities for mastering the challenges of our clients' digital transformations, want to help them understand both their potential and their limitations, and deliver impactful, valuable services.
- Requirement Analysis: You analyze customer requirements and identify and define best-fit solutions.
- Implementation of Data Pipelines and Platforms, ML/LLM Integrations, Reliability Engineering & Operationalization: You understand how to successfully deliver data projects from the prototype or pilot phase into production, design, build, integrate and test data pipelines and platforms, and implement engineering best practices such as traceability, reliability, scalability, measurability, and automation within a demanding project and technology environment.
- Concept Development: You contribute to our solution blueprints and concepts (e.g., our journey for 'Reliable Data Products & Efficient Data Meshes').
- Expertise & Thought Leadership: You strive to become an expert and a trusted advisor in the field of Data Platforms, Data Products, and DataOps.
- Ownership, Communication, Knowledge Sharing & Teamwork: You take ownership of your work, present your results to various stakeholders, share your knowledge, and collaborate (pro-)actively with our and your client's teams.
Qualifikation
- Professional experience (minimum 5 years) as a Data or Software Engineer with a focus on data and ML systems.
- Experience with and, ideally certified in major data and AI platforms (e.g. Snowflake, Databricks, AWS, Azure, MS Fabric).
- Familiarity with data analytics and DataOps best practices, as well as topics such as Data Mesh, Data Lake/Warehouses, and Reliability Engineering.
- Understanding and strong interest in the end-to-end life cycle of projects, code, model, and data pipelines, and working with various stakeholders.
- Technical, hands-on experience with at least some of the following:
- Programming languages
- Distributed systems (Hadoop, Spark) and data structures.
- SQL and NoSQL databases.
- Cloud Services.
- REST API and microservices.
- Docker and knowledge of Kubernetes.
- Agile development methods and CI/CD.
- Experience working in a client-facing or consulting role.
- Fluency in German and English (written and spoken).
- Swiss passport or a valid EU/EFTA work permit.
Benefits
- A young and dynamic services company with an experienced, knowledgeable, and passionate team.
- An entrepreneurial environment and the chance to have a real impact on the company's development and growth.
- Work on cutting-edge data, AI, and analytics topics that have a real impact across industries.
- A culture that is both performance-oriented and customer-driven and at the same time team-oriented, friendly, and supportive, incl. regular knowledge-sharing sessions and team events.
- A hybrid working model with flexibility as long as both client (of which most require onsite presence) and internal commitments (i.e., one team office day per week) are met.
Senior Data Engineering Consultant (German-speaking) Arbeitgeber: ml-architects
Unser Unternehmen ist ein dynamisches und wachsendes Dienstleistungsunternehmen, das Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Entwicklung und das Wachstum des Unternehmens zu haben. Wir fördern eine leistungsorientierte, kundenfokussierte sowie teamorientierte Kultur, die regelmäßige Wissensaustausch-Sitzungen und Teamevents umfasst. Mit einem hybriden Arbeitsmodell bieten wir Flexibilität, während wir gleichzeitig sicherstellen, dass sowohl die Anforderungen unserer Kunden als auch interne Verpflichtungen erfüllt werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineering Consultant (German-speaking) 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 (German-speaking) 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 Senior Data Engineering Consultant (German-speaking) 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!