Data Engineer: Build Big Data Pipelines with PySpark

Data Engineer: Build Big Data Pipelines with PySpark

Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
SII Group Belgium

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle robuste ETL/ELT-Pipelines und sorge für Datenqualität.
  • Unternehmen: SII Group Belgium, ein innovatives Unternehmen in Zürich.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Arbeite mit Datenwissenschaftlern und gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung.
  • Qualifikationen: 1-3 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Python/PySpark-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

SII Group Belgium in Zurich is seeking a data engineer to design and scale robust ETL/ELT pipelines, translate business processes into centralized data models, and ensure data quality and lineage across platforms.

You will work with data scientists and analysts to deliver production-ready data structures.

Ideal candidates have 1–3 years of practical data engineering experience, strong Python/Py Spark skills, and familiarity with modern data architectures.

Fluent English; German is a plus. #J-18808-Ljbffr

Data Engineer: Build Big Data Pipelines with PySpark Arbeitgeber: SII Group Belgium

Die SII Group in Zürich bietet eine dynamische Arbeitsumgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Als Data Engineer haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterzuentwickeln. Wir legen großen Wert auf die berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter und bieten zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie ein flexibles Arbeitsumfeld, das eine ausgewogene Work-Life-Balance unterstützt.

SII Group Belgium

Kontaktdaten:

SII Group Belgium Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer: Build Big Data Pipelines with PySpark mit Bravour zu bestehen

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