Data Engineer – Analytics & Data Platform (w/m/d) 80-100%

Data Engineer – Analytics & Data Platform (w/m/d) 80-100%

Zürich Vollzeit 80000 - 100000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Swiss Life Group

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte eine moderne, Cloud-basierte Data Platform für Finance & Risk.
  • Unternehmen: Swiss Life AG – ein innovatives Unternehmen in Zürich.
  • Vorteile: Marktorientiertes Gehalt, flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Unterstützung für deine persönliche Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung als Data Engineer.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.

Wir gestalten datengetriebene Lösungen zur Unterstützung von Analyse, Reporting und Entscheidungsfindung von Finance & Risk in der Swiss Life Gruppe. Aktuell bauen wir eine moderne, analytische Data Plattform neu auf, die als zentrale Grundlage für Reporting, Advanced Analytics und Machine‑Learning‑Anwendungen dient.

Verantwortungsbereich

  • Du gestaltest aktiv den Neuaufbau und die Weiterentwicklung einer modernen, Cloud basierten Data Platform und wirkst an Standards, Best Practices und Architekturentscheidungen mit.
  • Du bist zuständig für Design, Aufbau, Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung robuster und skalierbarer Datenpipelines sowie Datenmodelle.
  • Du stellst Datenqualität, Zuverlässigkeit, Monitoring/Observability sowie eine saubere Dokumentation über alle Datenprodukte hinweg sicher.
  • Du extrahierst Daten aus SAP sowie weiteren internen und externen (SaaS) Quellsystemen, bereitest sie auf und integrierst sie strukturiert in die Plattform.
  • Du stellst Daten für Reporting- und Analyseanwendungen in Zusammenarbeit mit Fachbereichen, insbesondere Finance und Reporting, bereit.
  • Du analysierst und behebst Datenprobleme im Produktivbetrieb und sorgst für einen stabilen Betrieb.
  • Du hast grundlegende Erfahrung in Advanced Analytics oder Machine Learning sowie in der Datenaufbereitung für Machine Learning Modelle.

Stärken & Qualifikationen

  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Elektrotechnik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation mit starker Ausrichtung auf Data Engineering.
  • Drei bis fünf Jahre Erfahrung als Data Engineer in Cloud und SaaS basierten Datenplattformen, idealerweise im Finanzumfeld.
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie Python.
  • Fundierte Erfahrung mit Data Warehousing Konzepten und analytischen Datenmodellen.
  • Praktische Erfahrung mit CI/CD Prozessen, Infrastructure as Code (IaC) und DevOps nahen Arbeitsweisen im Datenumfeld.
  • Erfahrung mit API Integrationen und Cloud Architekturen, idealerweise Snowflake.
  • Sehr gute Deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Deine Benefits

  • Marktorientiertes Basissalär.
  • Bonus in Abhängigkeit des Unternehmenserfolgs und der persönlichen Leistung.
  • Zwischen 25 und 30 Ferientage.
  • Anerkennung der Dienstjubiläen im Fünf‑Jahresrhythmus.

Entwicklungsmöglichkeiten

  • Internes Weiterbildungsangebot.
  • Unterstützung bei externer Aus‑ und Weiterbildung.
  • Elektronische Lernplattform.
  • Jährliches Performancegespräch und Entwicklungsplan.
  • Talentförderprogramme.
  • Laufbahnplanung.
  • E‑Coaching Tool.

Familie

  • Kostenfreie Beratungs- und Vermittlungsangebote bei Familienangelegenheiten.
  • Geburtszulage.
  • Bis zu sechs Monate Mutterschaftsurlaub, davon mindestens 16 Wochen volle Lohnfortzahlung.
  • 15 Tage bezahlter Vaterschaftsurlaub.
  • Bis zu 10 Tage pro Jahr zur Betreuung von Angehörigen bei Krankheit, ausserhalb des gleichen Haushalts.

Flexibilität

  • Flexible Arbeitszeit.
  • Mobile Office.
  • Time‑out‑Modelle.
  • Flexible Arbeitsmodelle 58+.

Gesundheit

  • Veranstaltungen und Kurse zum Thema Gesundheit.
  • Gesundes und ausgewogenes Ernährungsangebot im betriebseigenen Restaurant.
  • Physiotherapie und Massageangebot.
  • Betrieblich unterstütztes Sportangebot.
  • Inhouse‑Beratung für physische und psychische Gesundheit bei Bedarf.

Vergünstigung

  • Individuelle Beratung zur finanziellen und rechtlichen Vorsorge.
  • Hypothekarvergünstigung.
  • Swiss Life Anlageprodukte.
  • Vorzugskonditionen bei verschiedenen Partnerunternehmen.
  • Bis zu 35% Vergünstigung für öffentliche Verkehrsmittel.
  • Essenspauschale (ausgenommen Direktion).
  • Reka‑Checks (ausgenommen Direktion).

Vorsorge und Sozialleistungen

  • Bis zu 65% Vergünstigung des Prämienbeitrags an Lebensversicherungen der 3. Säule.
  • Pensionskasse mit Arbeitgeberbeiträgen von durchschnittlich 70% (Spar‑ und Risikobeiträge).
  • Überdurchschnittliche Leistungen bei Unfall und Krankheit.

Dein Arbeitsort: Zürich

Dein Kontakt: Talent Acquisition Manager Isabelle Mock +41 43 284 3186

Data Engineer – Analytics & Data Platform (w/m/d) 80-100% Arbeitgeber: Swiss Life Group

Swiss Life AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Zürich eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Weiterbildungsmöglichkeiten, flexiblen Arbeitsmodellen sowie umfassenden Gesundheits- und Familienleistungen fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance. Die Mitarbeit an einer modernen, cloudbasierten Data Platform ermöglicht es den Angestellten, ihre Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Umfeld weiterzuentwickeln und aktiv zur digitalen Transformation im Finanzsektor beizutragen.

Swiss Life Group

Kontaktdaten:

Swiss Life Group Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer – Analytics & Data Platform (w/m/d) 80-100% erhalten könnten

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Data Engineer-Positionen bei Swiss Life und lass sie wissen, dass du interessiert bist!

Sei bereit für technische Gespräche

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL, Python und Cloud-Technologien auffrischst. Zeig, dass du die besten Praktiken im Data Engineering verstehst und anwenden kannst.

Präsentiere deine Projekte

Habe einige deiner besten Projekte parat, um sie während des Gesprächs zu präsentieren. Zeige, wie du Datenpipelines aufgebaut hast oder welche Herausforderungen du beim Arbeiten mit Daten gemeistert hast.

Bewirb dich direkt über unsere Website

Vergiss nicht, dich direkt über die Swiss Life Karriereseite zu bewerben! Das zeigt dein echtes Interesse und erhöht deine Chancen, von den Recruitern wahrgenommen zu werden.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer – Analytics & Data Platform (w/m/d) 80-100% mit Bravour zu bestehen

Cloud basierte Data Plattform
Datenpipelines
Datenmodelle
Datenqualität
Monitoring/Observability
Datenextraktion aus SAP
Datenaufbereitung für Machine Learning

Einige 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 der perfekte Fit für unser Team bist.

Mach es klar und präzise:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und strukturiere deine Informationen so, dass wir schnell einen Überblick über deine Qualifikationen und Erfahrungen bekommen.

Beziehe dich auf die Stelle:Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige uns, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen direkt mit den Anforderungen der Position als Data Engineer zusammenhängen.

Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss Life Group vorbereitet

Verstehe die Datenlandschaft

Mach dich mit den spezifischen Datenquellen und -systemen vertraut, die Swiss Life AG nutzt. Wenn du weißt, wie SAP und andere SaaS-Lösungen in die Data Platform integriert werden, kannst du gezielte Fragen stellen und deine Kenntnisse im Bereich Datenintegration unter Beweis stellen.

Zeige deine technischen Fähigkeiten

Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in SQL und Python zu demonstrieren. Vielleicht gibt es technische Fragen oder sogar eine praktische Übung während des Interviews. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten klar und selbstbewusst präsentieren kannst.

Sprich über Best Practices

Sei bereit, über Standards und Best Practices im Data Engineering zu sprechen. Zeige, dass du nicht nur die technischen Aspekte verstehst, sondern auch, wie man robuste und skalierbare Datenpipelines aufbaut. Das zeigt dein Engagement für Qualität und Effizienz.

Bereite Fragen vor

Überlege dir im Voraus einige Fragen, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das können Fragen zur Teamstruktur, zu aktuellen Projekten oder zu den Herausforderungen bei der Entwicklung der Data Platform sein. Das zeigt dein Interesse und deine proaktive Haltung.