Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und arbeite an spannenden Projekten im HR-Bereich.
- Unternehmen: Sika, ein schnell wachsendes Unternehmen mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, hybrides Arbeitsmodell und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Freundliche Unternehmenskultur mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse die Unternehmensstrategie direkt.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in der Datenverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Sika expandiert schnell, und unsere Datenanforderungen wachsen ebenso schnell. Um diesen Bedürfnissen gerecht zu werden, gestalten wir eine globale Strategie, wie Sika analytische Daten verwaltet und nutzt, und wir bauen eine moderne cloudbasierte Datenanalyseplattform auf.
Schließen Sie sich unserem Central Data & Analytics Team als Data Engineer - HR Data & Analytics in Zürich an, wo Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und Implementierung innovativer Lösungen für Datenengineering und Analytik spielen werden. In dieser Position werden Sie direkt die Architektur und Ausführung unseres neuen globalen Datenanalyseansatzes beeinflussen und helfen, den Standard dafür festzulegen, wie Sika Daten nutzt, um Geschäftswert zu schaffen. Arbeiten Sie eng mit den Teams für HR, People Analytics und HRIS zusammen, um HR-Kennzahlen und Anwendungsfälle in Datenmodelle und wiederverwendbare Datenprodukte zu übersetzen.
Ihr Einfluss in den ersten 6 Monaten
- Fundamente aufbauen: Entwickeln Sie ein tiefes Verständnis für Sikas Datenarchitektur, HR-Technologielandschaft und Data Mesh-Strategie. Bauen Sie starke Partnerschaften mit HR, HRIS, People Analytics und Data & Analytics-Teams auf. Bewerten Sie bestehende HR-Datenbestände und identifizieren Sie Verbesserungspotenziale, Skalierbarkeit und Automatisierung.
- Entwerfen & Liefern: Entwerfen, entwickeln und warten Sie skalierbare ETL/ELT-Pipelines, die Daten aus Systemen wie SuccessFactors, SmartRecruiters, Rise Up und anderen Unternehmensanwendungen integrieren. Erstellen Sie wiederverwendbare Datenmodelle und Datenprodukte, die Berichterstattung, Analytik und KI-Anwendungsfälle unterstützen. Implementieren Sie Standards für Datenqualität, Überwachung, Sicherheit und Governance, um vertrauenswürdige und konforme HR-Daten sicherzustellen.
- Skalieren & Optimieren: Liefern Sie hochwertige Datenprodukte für Workforce-Analytik, Talentakquise, Lernen, Engagement und zukünftige KI-Initiativen. Optimieren Sie Pipelines und Datenmodelle hinsichtlich Leistung, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Tragen Sie zur Weiterentwicklung von Sikas globaler Datenplattform, Ingenieurstandards und Analysefähigkeiten bei.
Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen
- Bildung: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationssystemen, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich. Relevante Zertifizierungen in Datenengineering, Cloud oder Analytik sind sehr geschätzt.
- Erfahrung: Mehrere Jahre Berufserfahrung im Datenengineering, Analytikengineering oder einem verwandten Bereich. Erfahrung in der Unterstützung von HR-Transformationen, People Analytics, HRIS oder datengestützten Initiativen im Zusammenhang mit der Belegschaft ist sehr wünschenswert. Starkes Verständnis moderner Datenarchitekturen, einschließlich Data Mesh, Datenprodukte und domänenorientierter Datenverantwortung. Erfahrung in der Gestaltung analytischer Datenmodelle, dimensionaler Modelle und Sternschemata für Unternehmensberichterstattungsumgebungen. Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung produktionsreifer Datenpipelines und Datenplattformen in Cloud-Umgebungen.
- Technische Expertise: Starke Erfahrung mit Microsoft Azure-Technologien, einschließlich Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure Storage, Azure Key Vault, Azure SQL und verwandten Diensten. Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL, Python, PySpark, dbt. Erfahrung mit Versionskontrolle und kollaborativer Entwicklung unter Verwendung von Azure DevOps und/oder GitHub. Starkes Verständnis von CI/CD-Pipelines, Infrastructure as Code, Testframeworks und DevOps-Praktiken. Erfahrung in der Unterstützung von Power BI-Datensätzen und Unternehmensberichterstattungsumgebungen. Kenntnisse in Daten-Governance, Datenqualitätsmanagement, Metadatenmanagement und Sicherheitsrahmen.
- Persönliche Kompetenzen: Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten. Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen. Exzellente Stakeholder-Management- und Kommunikationsfähigkeiten. Komfortabel in funktionsübergreifenden und internationalen Umgebungen. Selbstmotiviert, strukturiert und in der Lage, mehrere Prioritäten zu managen. Neugierig auf aufkommende Technologien, KI und die Zukunft datengetriebener Organisationen.
Zusätzliche Informationen
- Standort: Zürich, Schweiz
- Hybrides Arbeitsmodell: 4 Tage vor Ort, 1 Tag remote
- Keine Visumsunterstützung für diese Position verfügbar
Warum uns beitreten?
- Wir bieten intensive Schulungen und interessante Perspektiven für alle, die eine Karriere aufbauen möchten.
- Die Möglichkeit, neue Ideen einzubringen, interessante Entwicklungsbereiche zu erkunden und frühzeitig Verantwortung zu übernehmen, sind einige der Schlüsselfaktoren, die den Pioniergeist von Sika antreiben.
- Freundlich, umgänglich und oft überraschend unkompliziert, so beschreiben viele unserer Mitarbeiter ihre Arbeitsbeziehungen bei Sika. Wir nennen das den Sika-Spirit.
Wir freuen uns auf Ihre direkte Online-Bewerbung. Wir bieten wettbewerbsfähige Gehälter, die an lokale Marktbenchmarks und den spezifischen Umfang und die Verantwortlichkeiten jeder Rolle angepasst sind. Die Vergütung wird basierend auf den für die Position relevanten Fähigkeiten, der Ausbildung und/oder dem Training festgelegt. Wir setzen uns für faire und gerechte Vergütungspraktiken gemäß den geltenden Gesetzen und Vorschriften ein.
Data Engineer - HR Data & Analytics Arbeitgeber: Sika
Sika ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Zürich die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, intensiven Schulungen und einer offenen Unternehmenskultur fördert Sika nicht nur die persönliche und berufliche Entwicklung, sondern ermöglicht auch die Mitgestaltung zukunftsweisender Datenlösungen im HR-Bereich. Die Mitarbeiter schätzen den Sika Spirit, der von freundschaftlichen Beziehungen und unkomplizierter Zusammenarbeit geprägt ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer - HR Data & Analytics erhalten könnten
✨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 Sika 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 - HR Data & Analytics 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 - HR Data & Analytics bei Sika gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sika 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 Sika entscheidend sein!
