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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenplattformen für datengestützte Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Etabliertes Finanzdienstleistungsunternehmen in Zürich mit innovativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Boni, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Agiles Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, SQL und Python erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 100000 - 130000 € pro Jahr.
Unser Kunde, ein etabliertes Finanzdienstleistungsunternehmen mit Sitz in Zürich, sucht einen Data Engineer zur Unterstützung bei der Gestaltung, Entwicklung und Optimierung von Unternehmensdatenplattformen. Sie werden eine Schlüsselrolle bei der Ermöglichung datengestützter Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen spielen und an Systemen arbeiten, die das Reporting, die Analytik und die operativen Prozesse unterstützen.
In dieser Rolle entwerfen und bauen Sie ETL/ELT-Pipelines, um eine effiziente Aufnahme, Transformation und Speicherung großer Datensätze aus mehreren Quellen sicherzustellen. Sie arbeiten eng mit Geschäftsinteressierten, Analysten und Entwicklern zusammen, um die Datenanforderungen zu verstehen und skalierbare Datenlösungen bereitzustellen, die den geschäftlichen Bedürfnissen entsprechen. Ein starker Fokus liegt auf der Gewährleistung der Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit über die Plattformen hinweg.
Sie tragen zur Entwicklung von Data Warehouses und Datenmodellen bei, die Reporting- und Analytikanwendungsfälle im gesamten Unternehmen unterstützen. Erfahrung mit SQL ist unerlässlich, ebenso wie Programmierkenntnisse in Python oder ähnlichen Sprachen für die Datenverarbeitung und Automatisierung. Kenntnisse moderner Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS sind von großem Vorteil.
Sie werden auch innerhalb von Agile-Teams zusammenarbeiten und zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenarchitektur, der Werkzeuge und der Prozesse beitragen. Erfahrung mit Finanzdaten, regulatorischem Reporting oder großangelegten Unternehmenssystemen ist vorteilhaft. Der ideale Kandidat bringt nachweisliche Erfahrung im Bereich Data Engineering, starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit mit, sowohl in technischen als auch in Geschäftsteams zu arbeiten.
Sie sollten sich wohlfühlen, komplexe Datensätze zu handhaben, skalierbare Pipelines zu erstellen und zu modernen Datenplattformstrategien beizutragen. Dies ist eine fantastische Gelegenheit, einem zukunftsorientierten Finanzdienstleistungsunternehmen beizutreten, in dem Daten im Mittelpunkt der strategischen Entscheidungsfindung stehen, und bietet ein kollaboratives Umfeld sowie die Möglichkeit, an wirkungsvollen Dateninitiativen zu arbeiten.
Standort: Zürich, Schweiz / Hybrides Arbeiten
Gehalt: CHF 100.000 - CHF 130.000 + Bonus + Vorteile
Bewerber müssen in der Schweiz ansässig sein und das Recht haben, in der Schweiz zu arbeiten, obwohl hybrides Arbeiten verfügbar ist.
Data Engineer Arbeitgeber: Noir
Kontaktperson:
Noir HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Finanzdienstleistungsbranche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar ein paar Insider-Tipps für die Stelle als Data Engineer in Zürich bekommen!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit den gängigen Fragen zu SQL, ETL-Pipelines und Python vertraut. Wir sollten auch einige praktische Übungen machen, um sicherzustellen, dass wir die Konzepte wirklich beherrschen. Übung macht den Meister!
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an interessanten Datenprojekten gearbeitet? Teile sie in deinem Portfolio oder auf GitHub! Lass uns zeigen, was wir draufhaben und wie wir komplexe Datensätze verarbeitet haben. Das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du die perfekte Stelle gefunden hast, zögere nicht! Bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt und du schnell ins Gespräch kommst!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben: Bevor du deine Bewerbung abschickst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du als Data Engineer dazu beitragen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Zeig deine Skills: In deinem Lebenslauf und Anschreiben solltest du klar herausstellen, welche Erfahrungen du mit SQL, Python und ETL-Pipelines hast. Wir wollen sehen, dass du die technischen Fähigkeiten mitbringst, die für die Rolle wichtig sind.
Erzähl deine Geschichte: Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du der perfekte Fit für unser Team bist. Teile konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Problemlösungsfähigkeiten und deine Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen verdeutlichen.
Sei du selbst: Wir suchen nach authentischen Persönlichkeiten! Sei in deiner Bewerbung ehrlich und zeige uns, wer du wirklich bist. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen und zu verstehen, wie du ins Team passen würdest.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Noir vorbereitest
✨Verstehe die Datenlandschaft
Mach dich mit den spezifischen Datenarchitekturen und -prozessen des Unternehmens vertraut. Informiere dich über ihre ETL-Pipelines, Datenmodelle und Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS. So kannst du gezielte Fragen stellen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Zeige deine technischen Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in SQL und Python zu demonstrieren. Vielleicht gibt es technische Fragen oder sogar eine praktische Übung. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten klar und selbstbewusst präsentieren kannst.
✨Sprich die Sprache der Finanzdienstleistungen
Da es sich um eine Position im Finanzsektor handelt, solltest du mit den spezifischen Herausforderungen und Anforderungen in diesem Bereich vertraut sein. Zeige, dass du die Bedeutung von Datenqualität und regulatorischen Anforderungen verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Teamarbeit und Agile Methoden
Bereite Beispiele vor, die deine Erfahrung in agilen Teams und deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern zeigen. Betone, wie du zur kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen und Architekturen beigetragen hast, um das Teamziel zu erreichen.