Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere robuste ETL/ELT-Pipelines für große Datenmengen.
- Unternehmen: SII Schweiz, ein innovatives Unternehmen mit starker Teamkultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem starken Fokus auf Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung, Kenntnisse in Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Entwickeln & Skalieren von Pipelines: Sie entwerfen und implementieren robuste ETL/ELT-Pipelines zur Verarbeitung großer, komplexer Datenmengen (Big Data) mit sowohl codebasierten als auch visuellen Tools.
Semantische Datenmodellierung: Sie übersetzen komplexe Geschäftsprozesse in logische Datenmodelle und helfen beim Aufbau eines zentralen, abteilungsübergreifenden Unternehmensdatenmodells.
Datenqualität & Herkunft: Sie implementieren automatisierte Qualitätsprüfungen und überwachen Datenflüsse vom Ursprung bis zum Endprodukt, um eine nahtlose Datenherkunft zu gewährleisten.
Code & Transformation: Sie schreiben sauberen, leistungsstarken Code in PySpark und SQL, um Daten für nachgelagerte Analysen zu bereinigen, zu aggregieren und vorzubereiten.
Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Business Analysts und Geschäftsbereichen zusammen, um deren Anforderungen schnell in produktionsbereite Datenstrukturen zu übersetzen.
Erste praktische Erfahrung im Data Engineering (als Junior, z.B. durch relevante Praktika/ Werkstudentenstellen; als Mid-Level, ca. 1–3 Jahre Berufserfahrung).
Solide Kenntnisse in Python (insbesondere im Big Data-Kontext mit PySpark) sowie die Fähigkeit, komplexe SQL-Abfragen zu schreiben.
Gutes Verständnis moderner Datenarchitekturen (Data Lakehouse, verteilte Systeme) und idealerweise Erfahrung mit integrierten All-in-One-Datenplattformen.
Vertraut mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken. Sie bringen Ordnung in unstrukturierte Datenmengen.
Analytische Denkweise, strukturiertes Arbeiten und eine starke Lernbereitschaft, die es Ihnen ermöglicht, sich schnell an neue, komplexe Software-Ökosysteme anzupassen.
Bei SII Schweiz zeichnen wir uns durch unsere starke kollaborative Kultur und anerkannte Expertise in IT-Consulting und Ingenieurdienstleistungen aus, die unseren Kunden bei ihrer digitalen Transformation und Innovationsprojekten unterstützen.
Mit einer Präsenz in drei Büros in Genf, Lausanne und Zürich und einem Team von rund 70 Beratern tragen unsere Teams täglich dazu bei, ein stimulierendes und entwicklungsorientiertes Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem Expertise, Teamarbeit und Initiative geschätzt werden.
Für das dritte Jahr in Folge wurde SII Schweiz als Great Place To Work zertifiziert und gehört zu den besten Arbeitsplätzen in der „Suisse Romande“, was unser starkes Engagement für unsere Mitarbeiter und die Qualität unserer Praktiken zeigt.
Treue zu unseren menschenzentrierten Werten setzen wir uns dafür ein, kontinuierliches Lernen zu unterstützen und starke Beziehungen zu unserem lokalen Ökosystem und Partnern aufzubauen.
Der Beitritt zu SII Schweiz bedeutet, an einem kollektiven Abenteuer teilzunehmen, das von unserem Versprechen „Let’s Tech Together“ geleitet wird, und dabei zu helfen, eine technologische Zukunft zu gestalten, die innovativ, nachhaltig und verantwortungsvoll ist, im Herzen eines Umfelds, das Autonomie, Zusammenarbeit und berufliches Wachstum schätzt.
Data Engineer Arbeitgeber: SII Canada
SII Schweiz ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine starke kollaborative Kultur und ein engagiertes Team bietet. Mit einem Fokus auf kontinuierliches Lernen und berufliche Entwicklung in einem dynamischen Umfeld in Zürich, profitieren Mitarbeiter von einer wertschätzenden Atmosphäre, die Innovation und Verantwortung fördert. Unsere Auszeichnung als Great Place To Work unterstreicht unser Engagement für die Zufriedenheit und das Wachstum unserer Mitarbeiter.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 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 SII Canada 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 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 bei SII Canada gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SII Canada 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 SII Canada entscheidend sein!
