Data Engineer: Enterprise Analytics & Data Platform Lead

Data Engineer: Enterprise Analytics & Data Platform Lead

Vollzeit Kein Homeoffice möglich
Schweizerische Bundesbahnen SBB

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Baue und entwickle Datenpipelines für Analysen und Dashboards.
  • Unternehmen: Schweizerische Bundesbahnen SBB, ein innovatives Unternehmen im Transportsektor.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in APIs und Kafka.

Schweizerische Bundesbahnen SBB in Bern sucht eine*n erfahrenen Dateningenieur/in, der/die Datenpipelines aufbaut, betreibt und weiterentwickelt. Du integrierst Datenquellen via APIs und Kafka und ermöglichst Analysen, Dashboards sowie vorausschauende Wartung auf der Enterprise Analytics Plattform.

Du gestaltest RAMSI weiter mit Webanwendung (Java Spring Boot/Angular), Reports und Dashboards, arbeitest eng mit dem Business zusammen und teilst dein Wissen im Team, um nachhaltige, qualitativ hochwertige Lösungen zu entwickeln.

Data Engineer: Enterprise Analytics & Data Platform Lead Arbeitgeber: Schweizerische Bundesbahnen SBB

Die SBB ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als SAP Consultant Invoice-to-Pay in Bern die Möglichkeit bietet, in einem agilen Team an innovativen Lösungen für die Rechnungsabwicklung zu arbeiten. Mit einem fairen und transparenten Lohnsystem sowie einem starken Fokus auf Lohngleichheit fördert die SBB eine positive Arbeitskultur, in der deine berufliche Weiterentwicklung und individuelle Stärken geschätzt werden. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitsmodellen und einer inspirierenden Umgebung, die es dir ermöglicht, die Schweiz aktiv mitzugestalten.

Schweizerische Bundesbahnen SBB

Kontaktdaten:

Schweizerische Bundesbahnen SBB Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer: Enterprise Analytics & Data Platform Lead 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 Schweizerische Bundesbahnen SBB 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: Enterprise Analytics & Data Platform Lead mit Bravour zu bestehen

Datenpipelines
APIs
Kafka
Enterprise Analytics Plattform
Webanwendung
Java Spring Boot
Angular

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: Enterprise Analytics & Data Platform Lead bei Schweizerische Bundesbahnen SBB gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schweizerische Bundesbahnen SBB 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 Schweizerische Bundesbahnen SBB entscheidend sein!