Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und arbeite mit modernen Cloud-Technologien.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Mobilität und Energie mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Spezialkonditionen beim Fahrzeugkauf, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeiten und individuelle Freitage für eine ausgewogene Work-Life-Balance.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Python-Kenntnisse und Begeisterung für moderne Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100000 - 120000 € pro Jahr.
Gehalt: CHF 100'000 - 120'000 pro Jahr
Requirements
- Ausbildung: Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Naturwissenschaften mit IT-Schwerpunkt oder eine vergleichbare Qualifikation
- Erfahrung: Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer, Cloud Engineer oder Platform Engineer – idealerweise im Umfeld von Mobilität, Automotive oder Energie, jedoch nicht zwingend erforderlich
- Technische Skills: Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung in der Software‑ bzw. Applikationsentwicklung
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Technologien, bevorzugt Azure
- Fundiertes Knowhow im Betrieb und der Weiterentwicklung von Datenplattformen (bevorzugt Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric)
- Erfahrung mit DevOps-Praktiken, Git-Workflows und CI/CD‑Pipelines
- Idealerweise erste Erfahrung mit Infrastructure-as-Code (Terraform)
- Erfahrung im Entwurf und der Umsetzung von Datenarchitekturen (Lakehouse‑Architekturen, Verarbeitung von Batch- und Streaming-Daten, Datenmodellierung für analytische Workloads, Bewertung architektonischer Ansätze wie Data Mesh im organisatorischen Kontext)
- Sprachkenntnisse: Stilsicheres Deutsch in Wort und Schrift sowie sehr gute Englischkenntnisse
- Arbeitsweise und Persönlichkeit: Selbstständiges, analytisches und lösungsorientiertes Arbeiten, klare Kommunikation, Begeisterung für Daten, moderne Technologien und kontinuierliche Weiterentwicklung, die Fähigkeit, komplexe technische Themen verständlich zu erklären, und eine gesunde Portion Humor
Responsibilities
- Data Engineering: Unterstützung von Projekten als Data Engineer, Entwicklung skalierbarer Datenpipelines für Data Ingestion, Transformation und Delivery, Modellierung von Datenstrukturen, Sicherstellung von Datenqualität und Stabilität sowie Einsatz moderner Frameworks zur Schaffung sauberer, wartbarer und performanter Lösungen
- Cloud-Architektur: Arbeit mit aktuellen Cloud-Technologien zur Entwicklung robuster, skalierbarer Architekturen, automatisierte Weiterentwicklung und Optimierung bestehender Services sowie Integration in bestehende Plattformen
- Entwicklung und Automation: Implementierung von Python-, SQL- und Spark-Code für Pipelines, Services und APIs, tägliche Durchführung von CI/CD-basierten Deployments und Nutzung von Infrastructure-as-Code-Ansätzen (bevorzugt Terraform)
- Machine Learning und MLOps: Betrieb von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen, Aufbau einer belastbaren MLOps-Infrastruktur, Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Umsetzung von ML-Modellen in produktive Datenplattformen und Interesse an Use Cases mit GenAI
- Datenberatung und Zusammenarbeit: Aufnahme und fachliche Bewertung von Business-Anforderungen, Übersetzung in tragfähige technische Lösungen, Unterstützung von Teams beim effizienten, sicheren und compliant Einsatz von Daten und fungieren als Schnittstelle zwischen Technologie und Fachbereich
Technologies
- Azure
- Big Data
- CI/CD
- Cloud
- Databricks
- DevOps
- Fabric
- Git
- Support
- Machine Learning
- Python
- SQL
- Snowflake
- Spark
- Terraform
- API
Benefits
- Spezialkonditionen bei Fahrzeugkauf und Service
- Reisen mit Vergünstigungen
- ZIF: zusätzliche individuelle Freitage
- Flexibilität des hybriden Arbeitens
- Weiterbildungsmöglichkeiten
- Fitnessstudio
Big Data & Platform Engineer 80-100% Arbeitgeber: PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein)
Lyreco Coffee Solutions bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für den Corporate Account Sales Manager in Dietikon, wo ein motiviertes Team und eine menschenzentrierte Unternehmenskultur auf dich warten. Mit viel Gestaltungsspielraum und einer strategischen Führungsposition hast du die Möglichkeit, deine Karriere aktiv zu gestalten und von attraktiven Sozialleistungen sowie umfangreichen Weiterentwicklungsmöglichkeiten zu profitieren. Hier wird Eigenverantwortung großgeschrieben, und du kannst deine Erfolge durch unser Very Lyreco People-Programm anerkannt sehen.
Kontaktdaten:
PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) Recruiting-Team
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✨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 PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Big Data & Platform Engineer 80-100% bei PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) 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 PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) entscheidend sein!
