Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und warte Datenpipelines für BI und KI-Anwendungen.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines innovativen Teams im Bereich Data Management.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und moderne Technologien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenlandschaft von morgen und arbeite an zukunftsweisenden Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik, 3 Jahre Erfahrung, Kenntnisse in SQL und Python.
- Andere Informationen: Erfahrungen mit Cloud-Plattformen und Big-Data-Technologien sind von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Verstärken Sie unser wachsendes Team Data Management und gestalten Sie mit uns die Datenlandschaft von Morgen.
Ihr Spielfeld als versierter Data Engineer.
Als erfahrener Data Engineer verantworten Sie im Team Data Management die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Datenpipelines und der zugehörigen Infrastruktur. Mit Ihren technischen Skills stellen Sie sicher, dass Daten zuverlässig, automatisiert und analytisch modelliert zur Verfügung gestellt werden.
Ihr Spielraum als umsetzungsstarker Datenprofi.
Als Teil des Data Management Teams sorgen Sie dafür, dass hochwertige und zugängliche Daten als Grundlage für BI, Steuerung und KI-Anwendungen bereitstehen. In Zusammenarbeit mit Data Analysts, der IT, dem KI Lab und den Fachbereichen gestalten Sie Lösungen, verbessern Standards und entwickeln unsere Datenplattform praxisnah weiter.
Sie überzeugen uns mit Ihren Fähigkeiten.
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Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenpipelines:
Konzeption und Entwicklung effizienter ETL/ELT-Prozesse von der optimalen Datenanbindung bis zur Bereitstellung moderner Datenprodukte und Self-Services. -
Dimensionale Datenmodellierung im Data-Warehouse:
Bereitstellung analytischer Datenmodelle im DWH (Exasol) für unsere Reporting- und BI-Landschaft. Begleitung der Fachspezialisten von der Anforderungserhebung bis zur Abnahme der implementierten Lösung. -
Automatisierung von Data-Workflows:
Optimierung bestehender Daten-Workflows mit intelligenten Automatisierungen (Airflow) sowie schnelle und zuverlässige Bereitstellung mittels CI/CD-Praktiken für maximale Effizienz im Data Management. -
Weiterentwicklung der BI-Architektur:
Ergänzung und Optimierung der onPrem-Infrastruktur, um steigende Anforderungen an Datenverarbeitung und -speicherung zu erfüllen. Ihr Know-how im Umgang mit Cloud-Plattformen und der Verarbeitung unstrukturierter Daten sind ein Plus. -
Datenqualität und Monitoring:
Überwachen und orchestrieren neuer und bestehender Datenlieferungen sowie Datenanalyse zur Sicherstellung von Datenintegrität und -verfügbarkeit. Sie implementieren Monitoring-, Alarmierungs- und Datenvalidierungstools zur Gewährleistung hoher Datenqualität. -
Datensicherheit und Compliance:
Dokumentation und regelmässige Überprüfung von Datenschutzbestimmungen und Datensicherheitskonzepten sowie Umsetzung von Best Practices bei Rollen- und Berechtigungskonzepten. -
Leitung und Mitwirkung bei innovativen Data-Projekten:
Umsetzung von Initiativen mit Fokus auf Qualitäts-, Risiko- und Performance-Management zusammen mit Peers aus Fach und IT.
Ihre Parameter überzeugen uns.
Für uns ist entscheidend, dass Sie ein gutes Verständnis für ganzheitliche Business Intelligence Fragestellungen mitbringen, lösungsorientiert denken und innovativ sind.
– Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik oder technischer Ausrichtung
– Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in relevantem Tätigkeitsgebiet
– Fundierte Kenntnisse in SQL und Python. Weitere Kenntnisse in LUA, R und Skriptsprachen (Bash, Shell) sind ein Plus
– Erfahren im Umgang mit unterschiedlichen Datenbanksystemen, gängigen ETL-, Versionsverwaltungs- und Automatisierungs-Tools sowie Containerisierungs-Lösungen
– Überzeugender Auftritt in der Beratung und Begleitung interner Kunden bei Datenfragen über die gesamte Wertschöpfungskette
– Kompetenzen im Bereich Requirements Engineering und Datenanalyse
– Erfahrungen mit Big-Data-Technologien, aus dem Bereich Machine Learning oder im Umgang mit BI-Tools runden ihr Profil ab
Optimieren Sie Ihre beruflichen Perspektiven.
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Data (Ops) Engineer (80-100%) Arbeitgeber: SVA Zürich

Kontaktperson:
SVA Zürich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data (Ops) Engineer (80-100%)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke mit Fachleuten aus der Data-Management-Branche aufbauen. Besuche relevante Meetups oder Konferenzen, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends und Technologien zu erfahren. Dies kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und möglicherweise sogar Empfehlungen für offene Stellen zu erhalten.
✨Tip Nummer 2
Nutze Online-Plattformen wie LinkedIn, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen im Bereich Data Engineering zu präsentieren. Teile interessante Artikel oder Projekte, an denen du gearbeitet hast, um dein Fachwissen zu demonstrieren und die Aufmerksamkeit von Recruitern auf dich zu ziehen.
✨Tip Nummer 3
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die deine Fähigkeiten in SQL, Python und ETL-Prozessen zeigen. Diese praktischen Erfahrungen können dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Datenpipelines, Datenmodellierung und Automatisierungstechniken übst. Vertraue dich mit Tools wie Airflow und CI/CD-Praktiken an, um sicherzustellen, dass du während des Interviews selbstbewusst auftreten kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data (Ops) Engineer (80-100%)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Betone technische Fähigkeiten: Da die Position einen starken Fokus auf SQL, Python und ETL-Prozesse hat, solltest du konkrete Beispiele für deine Erfahrungen und Projekte in diesen Bereichen anführen. Zeige, wie du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten für die Rolle als Data Engineer widerspiegelt. Nutze klare Überschriften und eine übersichtliche Struktur, um die Lesbarkeit zu erhöhen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Weiterentwicklung der Datenlandschaft beitragen kannst. Betone deine Innovationskraft und lösungsorientierte Denkweise.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SVA Zürich vorbereitest
✨Verstehe die Datenpipelines
Mach dich mit den Grundlagen der ETL/ELT-Prozesse vertraut. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, wie du Datenpipelines entwickelt und gewartet hast.
✨Kenntnisse in SQL und Python hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in SQL und Python zu demonstrieren. Du könntest auch einige spezifische Projekte oder Herausforderungen erwähnen, bei denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Automatisierung und CI/CD verstehen
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Automatisierungstools wie Airflow und CI/CD-Praktiken zu sprechen. Zeige auf, wie du bestehende Workflows optimiert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Datenqualität und Monitoring betonen
Diskutiere, wie du die Datenqualität sichergestellt hast und welche Monitoring-Tools du verwendet hast. Beispiele für erfolgreiche Implementierungen können hier sehr hilfreich sein.