Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenverarbeitungsanwendungen mit Spark und Python auf Azure Databricks.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor mit Fokus auf Cloud-Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrieremöglichkeiten und Unterstützung bei Umzügen nach Schweiz.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanztechnologie und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung, insbesondere mit Spark, Python, Java oder Scala.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Sind Sie ein erfahrener Data Engineer mit umfangreicher Erfahrung in der Softwareentwicklung, idealerweise im Finanzdienstleistungssektor oder einer anderen regulierten Branche? Haben Sie praktische Erfahrungen in der Entwicklung mit Spark in Python, Scala oder Java? Interessieren Sie sich für die Entwicklung einer neuen Datenverarbeitungs-Engine, die auf Databricks basiert? Wenn ja, könnte dies die perfekte nächste Stelle als Senior Data Engineer für Sie sein.
Das Team hat ein großangelegtes Finanztransformationsprogramm durchgeführt, bei dem ihre Finanz- und Buchhaltungssysteme in die Cloud migriert und die Microservices-Integrationsdienste dafür entwickelt wurden. Sie befinden sich nun im Prozess der Entwicklung einer Greenfield-Datenverarbeitungsanwendung, die mit Python auf Spark innerhalb von Azure Databricks erstellt wird.
Daher suchen sie einen erfahrenen Senior Data Engineer, der Erfahrung in der Entwicklung von tatsächlicher Software hat, anstatt nur ETL-Pipelines. Wichtig ist die Erfahrung mit Spark oder PySpark; Python-Kenntnisse sind ideal, jedoch sind auch Erfahrungen mit Java oder Scala in Ordnung, solange Sie bereit sind, in Python zu arbeiten.
Dies ist eine dringende Anforderung, jedoch ist das Team bereit zu warten, um die richtige Person zu finden, auch wenn diese eine Kündigungsfrist hat oder an einem Umzug in die Schweiz interessiert ist.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Nicoll Curtin
Nicoll Curtin bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Basel, die es Ihnen ermöglicht, an der Spitze der Technologie zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit fördern wir Ihre beruflichen Wachstumschancen und bieten Ihnen die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich KI und Cloud-Infrastruktur mitzuwirken. Genießen Sie flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team, das Ihre Ideen schätzt und fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer erhalten könntest
✨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 Nicoll Curtin 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 Engineer 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 Engineer bei Nicoll Curtin gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nicoll Curtin 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 Nicoll Curtin entscheidend sein!
