Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege Datenpipelines und Produkte für spannende Projekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Datenlösungen spezialisiert hat.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
For one of our clients, we are looking for an Advanced Data Engineer to build and maintain data pipelines and data products.
You will work directly with clients to understand their needs and turn diverse data sources into reliable, reusable datasets.
- Design, develop, test and monitor distributed data pipelines for batch and streaming workloads.
- Integrate structured and unstructured data and produce reproducible datasets that meet the needs of data consumers.
- Advise clients on technical options and explain design decisions to technical and business stakeholders.
- Work with architects, software engineers and data scientists to deliver data products iteratively.
- Degree in computer science, software engineering, data science or a comparable qualification.
- At least three years of experience in data engineering or software engineering.
- Practical Python and SQL skills and hands-on experience with relational and non-relational databases.
- Experience building and maintaining data products, with knowledge of architectures such as data lakes, lakehouses and medallion architectures.
- Experience with cloud data platforms such as Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric or Amazon Sage Maker.
- Familiarity with large-scale data processing, data analysis and visualisation, as well as agile development and Dev Ops.
- Hands-on experience with or interest in technologies such as Spark, Delta Lake, Airflow, Kafka, Kubernetes or Terraform.
- Fluent German and English.
Data Engineer (Databricks, Snowflake) in Zürich Arbeitgeber: PROSTAFF Schweiz GmbH
Als Arbeitgeber in Bern bieten wir eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die es dir ermöglicht, deine Fähigkeiten als Senior ICT Consultant voll auszuschöpfen. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Kreativität, während wir gleichzeitig großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter legen. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, die 50% Remote-Arbeit ermöglichen, und spannenden Projekten im Bereich Kundenzentrierung, bist du Teil eines engagierten Teams, das die digitale Zukunft aktiv mitgestaltet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (Databricks, Snowflake) in Zürich 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 PROSTAFF Schweiz GmbH 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 Data Engineer (Databricks, Snowflake) in Zürich 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 Data Engineer (Databricks, Snowflake) bei PROSTAFF Schweiz GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PROSTAFF Schweiz GmbH 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 PROSTAFF Schweiz GmbH entscheidend sein!
