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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Daten in wertvolle Erkenntnisse und baue Datenpipelines.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und Analytics.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenintegration und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Engineering oder verwandten Bereichen und Erfahrung in SQL und Python.
- Andere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem unterstützenden Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
„Wir begeistern unsere Kundinnen und Kunden – mit Fakten und Überzeugung.“ Unsere Abteilung Daten und Analytics fühlt sich in der Datenwelt zu Hause, liebt es in Daten zu graben und daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Komplexe Fragestellungen spornen uns an, ständig Neues zu lernen und unsere Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Hast du Lust, unser kleines Team mit einem breiten Tätigkeitsgebiet am Hauptsitz in St. Gallen zu ergänzen? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung!
Das wirst du bewirken:
- Als Brückenbauer ermöglichst du, Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.
- Du baust und optimierst Datenpipelines und stellst transformierte Datenprodukte für Analysezwecke sowie die Entwicklung von Machine Learning Modellen bereit.
- Das Data Science Team unterstützt du beim Ausbau des Feature Stores und der Integration neuer Datenquellen.
- Du sorgst für den Überblick im Datendschungel und bist verantwortlich für die Überwachung der Datenqualität und die Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft (Lineage).
- Du arbeitest eng mit unseren Data Scientisten, Business Analysten und anderen Stakeholdern zusammen, um deren Datenanforderungen zu erfüllen und Entscheidungsgrundlagen zu schaffen.
- KI schafft neuen Datenhunger - du hast einen wesentlichen Teil daran an der künftigen Datenintegration leitend mitzuwirken.
- Daten benötigen Qualität und Governance - hier wirst du ebenfalls einen Beitrag leisten können.
- In unternehmensübergreifenden Kooperationen vertrittst du die SGKB.
Das bringst du mit:
- Dein erfolgreich abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) in Data Engineering, Computer Science, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation hast du mit Praxiserfahrung in einer äquivalenten Position ergänzt.
- Du verfügst über ein umfangreiches Wissen in der komplexen Datenabfrage und Datenmodellierung mit SQL, Python und dbt, sowie in der Erstellung von Datenpipelines und bist darin geübt, deinen Code in Git zu versionieren.
- Verschiedene Visualisierungstools und -techniken benutzt du versiert, um Daten und Erkenntnisse zu präsentieren.
- Du hast ein grundlegendes Verständnis von Statistik, Machine Learning Konzepten und generativer KI.
- Du verfügst über starke analytische und konzeptionelle Fähigkeiten und ein herausragendes Qualitätsbewusstsein.
- Als emphatische, verantwortungsvolle und selbstständige Persönlichkeit zeigst du ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten im Umgang mit verschiedenen technischen und fachlichen Stakeholdern und begegnest diesen mit einer gesunden Portion Hartnäckigkeit und Durchsetzungsvermögen.
- Deutsch ist deine Muttersprache oder auf ausgewiesenem Niveau C2.
Gerne beantwortet Daniela Schmidt, Senior Data Scientist, deine Fragen.
Bewerbung: Dominique Zannol, HR Business Partnerin.
Data Analytics Engineer 80 - 100% Arbeitgeber: St. Galler Kantonalbank
Kontaktperson:
St. Galler Kantonalbank HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analytics Engineer 80 - 100%
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen vorbereitest. Zeig, dass du wirklich interessiert bist und mehr über ihre Datenprojekte erfahren möchtest!
✨Tipp Nummer 3
Mach dich mit den neuesten Trends in der Datenanalyse vertraut. Wenn du über aktuelle Technologien und Methoden Bescheid weißt, kannst du im Gespräch glänzen und zeigen, dass du ein echter Teamplayer bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Daten und Analytics in deiner Bewerbung zu zeigen – das kommt immer gut an!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analytics Engineer 80 - 100%
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Data Analytics Engineer brennst.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Daten in wertvolle Erkenntnisse verwandelt hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer und zeigt uns, was du drauf hast!
Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles gut strukturiert ist. Eine saubere und fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck und zeigt, dass du Wert auf Qualität legst.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei St. Galler Kantonalbank vorbereitest
✨Verstehe die Datenwelt
Mach dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Analytics vertraut. Informiere dich über aktuelle Tools und Methoden, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese in deiner bisherigen Arbeit eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Zeige auf, wie du Datenpipelines gebaut, optimiert oder Datenqualitätsprobleme gelöst hast. Konkrete Beispiele helfen, deine Fähigkeiten greifbar zu machen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du eng mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, damit auch Nicht-Techniker folgen können.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie der Erfolg in dieser Rolle gemessen wird.