Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe unsere interne Enterprise Data Analytics Plattform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in der Medizin- und Pharmaindustrie.
- Vorteile: Offene Arbeitsatmosphäre, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Mitarbeiterangebote.
- Weitere Informationen: 40% Homeoffice möglich und Unterstützung für Familien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten mit globalem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Azure Databricks, Python und SQL sowie 1-2 Jahre als Data Engineer.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ein medizinisches und pharmazeutisches Unternehmen sucht einen Data Architect. Diese Rolle ist im Finanzcontrolling-Bereich von wesentlicher Bedeutung, wo die Bereitstellung von qualitativ hochwertigen, zugänglichen und wiederverwendbaren Informationen auf Unternehmensplattformen eine Kernverantwortung darstellt. Als Mitglied des Teams umfassen Ihre Aufgaben die Datenvorbereitung, die Entwicklung von Datenmodellen für anspruchsvolle Anwendungen und die Implementierung innovativer Lösungen in enger Zusammenarbeit mit dem Data Science- und Analytics-Team. Darüber hinaus spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Erweiterung und Verbesserung sowohl bestehender als auch neuer Datenquellen, in Zusammenarbeit mit einem internationalen Data Engineering-Team.
Wissen und Berufserfahrung erforderlich:
- Sie haben Kenntnisse und Erfahrungen in der Nutzung von Azure Databricks, Azure Data Lake, Apache Spark und GIT.
- Sie sind in der Lage, in Python und SQL zu programmieren.
- Erfahrung mit Geschäftsprozessen in der Fertigungsindustrie.
- Erfahrung im Aufbau von Daten-Analytics-Infrastrukturen/-tools.
- Mindestens 1-2 Jahre Erfahrung als Data Engineer (Erfahrung nur als Data Scientist oder Analyst reicht nicht aus).
Hauptverantwortlichkeiten:
- Entwurf, Entwicklung und Betrieb der internen Enterprise Data Analytics-Plattform.
- Bereinigung, Integration und Orchestrierung von Smart- und Big-Data aus internen und externen Quellen.
- Erstellung und Verbesserung von Datenmodellen sowie Entwicklung von Lösungen für die Datenabfrage und -übertragung durch die Nutzung von Azure Databricks.
- Bereitstellung von Anleitung und Unterstützung für Data Scientists und Analysten bei der Durchführung von Projekten im Zusammenhang mit fortgeschrittener Analytik und in Zukunft künstlicher Intelligenz.
- Zusammenarbeit in einem hochmotivierten, funktionsübergreifenden Team von Daten- und Analyseexperten, sowohl lokal als auch global.
- Ein bedeutendes Anfangsprojekt umfasst die Mitwirkung an der Entwicklung eines global integrierten Mengen-Cockpits, das von der Marktbedarfsanalyse bis zur Bestandskontrolle und Produktionsauftragsverwaltung reicht.
Hauptvorteile:
- Offene und angenehme Arbeitsatmosphäre.
- Interessante Arbeitszeitmodelle.
- Aktive Gesundheitsförderung durch Unterstützung externer Gesundheitsangebote.
- Unterstützung für Familien durch ein Familienprogramm.
- Verschiedene Mitarbeiterbenefits, wie z.B. Mittagsverpflegung und mehr.
Home Office:
- 40% Ihrer Zeit im Home Office könnten möglich sein.
*Wenn Sie kein Schweizer Bürger sind, wird für diese Stelle eine CH-Arbeitsbewilligung benötigt.
Data Architect / Data Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Rechercher un emploi
Das Unternehmen bietet eine offene und angenehme Arbeitsatmosphäre, die es den Mitarbeitern ermöglicht, in einem dynamischen Team von Daten- und Analytikexperten zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeitmodellen und der Möglichkeit, bis zu 40% der Arbeitszeit im Homeoffice zu verbringen, fördert das Unternehmen aktiv die Gesundheit seiner Mitarbeiter und unterstützt Familien durch spezielle Programme. Zudem gibt es zahlreiche Mitarbeiterbenefits, die das Arbeitsumfeld zusätzlich bereichern und die persönliche sowie berufliche Weiterentwicklung fördern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Architect / Data Engineer (f/m/d) 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 Rechercher un emploi 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 Architect / Data Engineer (f/m/d) 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 Architect / Data Engineer (f/m/d) bei Rechercher un emploi gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rechercher un emploi 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 Rechercher un emploi entscheidend sein!
