Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und implementiere unsere nächste Datenplattform auf Google Cloud.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Gesundheitsbereich mit dynamischer Startup-Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten, um echten Einfluss auf spannende Projekte zu haben.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und ein DevOps-Mindset.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Standort: Pfäffikon SZ. Arbeitsaufwand: Vollzeit.
Verantwortlichkeiten
- Leiten Sie das Design und die Implementierung unserer nächsten Generation von Datenplattformen auf Google Cloud.
- Definieren und besitzen Sie Ansätze für: Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit; Modellauswertung, Pipeline-Management & Kalibrierungs-Workflows; Qualitätskontrollen und automatisierte Validierung; Datenleser für objektbasierte Datensätze; Ausbalancierung relationaler vs. objektbasierter Datenmodelle.
- Arbeiten Sie eng mit Data Science-, Produkt- und Laborteams zusammen, um sicherzustellen, dass Daten zugänglich, von hoher Qualität und für die nachgelagerte Nutzung geeignet sind.
- Übersetzen Sie Geschäftsbedürfnisse in technische Architekturen und kommunizieren Sie klar die Kompromisse an technische und nicht-technische Zielgruppen.
- Unterstützen Sie aufkommende Bedürfnisse nach unstrukturierten Daten aus den Bereichen Geschäft, Vertrieb und Betriebsteams.
Qualifikationen
- Über 5 Jahre Erfahrung in der Generierung von Geschäftswert durch Datenengineering.
- Komfortabel in einer Python-first Engineering-Umgebung.
- Bringen Sie eine DevOps-Mentalität mit, die Sicherheit, Zuverlässigkeit und operationale Pragmatik ausbalanciert.
- Gedeihen Sie in einer Startup-Kultur – fühlen Sie sich wohl dabei, Ihre Komfortzone zu verlassen und schnell zu lernen.
- Seien Sie ein Teamplayer, der Zusammenarbeit, Klarheit und gemeinschaftliches Eigentum schätzt.
Nice to Have
- Praktische Erfahrung mit Cloud Run, Cloud Functions oder serverlosen Mustern.
- Vertrautheit mit GitHub Actions und modernen CI/CD-Pipelines.
- Erfahrung mit Datenverwaltung, Schema-Evolution oder ML-ops-Workflows.
- Einblick in Health-Tech, regulierte Daten oder wissenschaftliche Rechenumgebungen.
Jobstatus: Aktiv
Data Engineer (m/w) Arbeitgeber: myitjob GmbH
Als Arbeitgeber in Pfäffikon SZ bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der Datenengineering-Technologie zu arbeiten und unsere nächste Generation von Datenplattformen auf Google Cloud zu gestalten. Unsere dynamische Startup-Kultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Lernen bieten. Genießen Sie ein unterstützendes Arbeitsumfeld, das Wert auf Teamarbeit und klare Kommunikation legt, und profitieren Sie von der Chance, an spannenden Projekten im Gesundheitsbereich mitzuarbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (m/w) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – oft ergeben sich so die besten Jobchancen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Zeig, dass du nicht nur die Technik beherrschst, sondern auch die Fähigkeit hast, komplexe Probleme zu lösen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – zeig Initiative und Interesse!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du Erfahrung mit Google Cloud oder CI/CD-Pipelines hast, bring das in deinen Gesprächen zur Sprache – das zeigt, dass du gut vorbereitet bist!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (m/w) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit sollte in deiner Bewerbung durchscheinen. Vermeide es, zu formell zu sein – wir wollen dich kennenlernen, nicht nur deinen Lebenslauf.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Sprache aus der Stellenbeschreibung und zeige, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten genau zu den Anforderungen passen. Das zeigt uns, dass du die Position wirklich verstehst und ernst nimmst.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung ankommt, ist, sie direkt über unsere Website einzureichen. So kannst du sicher sein, dass wir alles bekommen und du keine wichtigen Schritte verpasst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei myitjob GmbH vorbereitet
✨Verstehe die technische Architektur
Mach dich mit der technischen Architektur vertraut, die das Unternehmen verwendet. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Google Cloud und Python zu teilen und wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.
✨Bereite Beispiele für Teamarbeit vor
Da Teamarbeit hier großgeschrieben wird, solltest du konkrete Beispiele parat haben, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Zeige, wie du Klarheit und gemeinsame Verantwortung gefördert hast.
✨Sprich über DevOps-Mindset
Sei bereit, über deine Erfahrungen im Bereich DevOps zu sprechen. Erkläre, wie du Sicherheit, Zuverlässigkeit und pragmatische Lösungen in deinen Projekten balanciert hast und welche Tools du dabei verwendet hast.
✨Frage nach den Herausforderungen
Zeige dein Interesse, indem du Fragen zu den aktuellen Herausforderungen des Unternehmens stellst. Frage nach den unstrukturierten Daten, die sie verarbeiten, und wie du dazu beitragen kannst, diese Anforderungen zu erfüllen.
