Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue Datenpipelines und entwickle innovative Lösungen auf der Enterprise Analytics Plattform der SBB.
- Unternehmen: SBB, ein führendes Unternehmen im Bereich Asset Management mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachse in einem agilen Team und teile dein Wissen mit anderen Dateningenieuren.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in cloudbasierten Datenplattformen und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Das kannst du bewegen.
In dieser spannenden Rolle baust du Datenpipelines auf, betreibst und entwickelst sie weiter auf der Enterprise Analytics Plattform der SBB, die Batch- und Streaming-Ansätze vereint.
Unterschiedlichste Datenquellen integrierst du via APIs/Kafka und ermöglichst damit Analysen, Dashboards sowie vorausschauende Wartung.
Datenprodukte und semantische Modelle gestaltest du auf Snowflake und Power BI.
Du entwickelst RAMSI weiter – von der Webanwendung (Java Spring Boot/Angular) über Reports bis hin zu Dashboards für unsere
Fachspezialist: innen.
In enger Zusammenarbeit mit dem Business nimmst du Anforderungen auf und sorgst für nachhaltige Lösungen im Betrieb.
Dein Wissen und deine Erfahrung teilst du im Team und trägst zur fachlichen Weiterentwicklung bei.
Das bringst du mit.
Starke Kommunikationsfähigkeiten und Teamorientierung mit der Bereitschaft, gemeinsam mit unseren
Fachspezialist: innen konkrete Lösungen zu erarbeiten und die fachliche Entwicklung anderer
Dateningenieur: innen zu fördern.
Agile, selbständige und lösungsorientierte Arbeitsweise mit ausgeprägter Verlässlichkeit und Bereitschaft, Verantwortung für die Qualität und Nachhaltigkeit technischer Lösungen zu übernehmen.
Mehrjährige praktische Erfahrung im Entwurf, Aufbau, der Entwicklung und dem Betrieb cloudbasierter Datenplattformen mit modernem Data Stack (ETL/ELT, Data Warehouses, Streaming, Orchestrierung – z.
Snowflake, DBT, Helm, Argo Workflows, Kafka).
Fähigkeit, skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen zu entwerfen und Trade-offs zwischen Latenz, Konsistenz und Kosten kritisch zu beurteilen.
Erfahrung in Datenmodellierung (Star-/Snowflake-Modelle) und Reporting mit Power BI, fortgeschrittene SQL-Kenntnisse sowie Kenntnisse zur Abfrageleistungsoptimierung.
Software-Engineering-Fähigkeiten in Python, inklusive Tests, CI/CD, Packaging- und Deployment-Best-Practices. #J-18808-Ljbffr
Data Engineer (m/w/d) - Asset Management Infrastrukturanlagen, 60-100%, Bern / Work Smart Zur J[...] 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.
Kontaktdaten:
Schweizerische Bundesbahnen SBB Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/w/d) - Asset Management Infrastrukturanlagen, 60-100%, Bern / Work Smart Zur J[...] 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 (m/w/d) - Asset Management Infrastrukturanlagen, 60-100%, Bern / Work Smart Zur J[...] 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 (m/w/d) - Asset Management Infrastrukturanlagen, 60-100%, Bern / Work Smart Zur J[...] 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!
