Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte innovative Cloud-Lösungen und entwickle skalierbare Datenpipelines.
- Unternehmen: Führender Anbieter von Finanz- und Vorsorgelösungen in Europa.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, individuelle Weiterbildung und zahlreiche Sonderleistungen.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein dynamisches Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Nutze deine Talente, um die Zukunft der Datenverarbeitung zu gestalten.
- Qualifikationen: Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in AWS-Technologien erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Gestalte die Zukunft. Deine und unsere. Du möchtest deine Talente entfalten, deine Stärken beweisen, deine Ideen einbringen? Als ein führender europäischer Anbieter von Finanz- und Vorsorgelösungen unterstützen wir mit Leidenschaft Menschen, finanziell für sich zu sorgen – ein Leben lang. Das Know-how und die Leidenschaft unserer Mitarbeitenden ist dabei die Grundlage unserer Erfolge. Deshalb fördern und unterstützen wir auch dich individuell und bedarfsgerecht sowohl in deiner persönlichen als auch bei deiner beruflichen Entwicklung.
Suchst du eine Karriere mit Zukunft? Dann herzlich willkommen bei Swiss Life!
Dein Verantwortungsbereich
- Du bist gemeinsam mit deinem Team verantwortlich für den Aufbau eines neuen Lakehouses in der AWS-Cloud.
- Bei der Entwicklung und Optimierung von unseren Datenverarbeitungsprozessen wirkst du maßgeblich mit.
- Du übernimmst die Verantwortung für das Design und die Implementierung von skalierbaren ETL/ELT-Pipelines unter Verwendung von AWS-Services (S3, Athena, Lambda, etc.).
- Du berätst und unterstützt Kollegen (m/w/d) bei der Bereitstellung, Instandhaltung und Optimierung unserer bestehenden Data Warehouse Hub Lösungen.
- Die Sicherstellung der Datenqualität sowie die Identifizierung und Umsetzung von Performance Optimierungen gehören ebenfalls zu deinen Aufgaben.
- Du arbeitest eng mit anderen agilen Teams, Fach- und IT-Abteilungen zusammen.
Deine Stärken
- Du hast ein Informatik- oder Wirtschaftsinformatikstudium erfolgreich abgeschlossen bzw. kannst eine vergleichbare Qualifikation mit mind. 5 Jahren Berufserfahrung als Data Engineer oder in vergleichbarer Position vorweisen.
- Du bringst fundierte Kenntnisse in AWS-Technologien, insbesondere S3, Athena, Glue und verwandten Services wie EMR mit.
- Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitungs-Frameworks (Polars, Pandas, PySpark) sowie Erfahrung mit SQL-Datenbanken.
- Wünschenswert wären Kenntnisse in der Data Vault 2.0-Modellierung.
- Du arbeitest eigenverantwortlich mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten sowie einer strukturierten Arbeitsweise und hast Erfahrungen in agilen Entwicklungsmethoden.
- Gute Deutschkenntnisse (mind. C1-Niveau) und gute Englischkenntnisse (mind. B2-Niveau) runden dein Profil ab.
Das bieten wir dir
- Auf Grund unserer flachen Hierarchien kannst du einen direkten Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten.
- Unsere flexiblen Arbeitszeiten sichern dir eine Work-Life-Balance.
- Daneben kannst du aus vielfältigen Varianten der betrieblichen Altersvorsorge wählen.
- Du wirst individuell in deinen Stärken gefördert – mit auf dich angepassten Weiterbildungs- und Karrieremöglichkeiten.
- Zudem stehen dir folgende Sonderleistungen und Vergünstigungen zur Verfügung: Betriebsrestaurant, Betriebssportangebot, Deutschlandticket für die öffentlichen Verkehrsmittel, Möglichkeiten der Kinderbetreuung.
- Du kannst an unseren umfangreichen Angeboten und Aktionen im Rahmen unseres Gesundheitsmanagements teilnehmen.
Deine Benefits
Unsere Mitarbeitenden sind unser wertvollstes Gut und tragen maßgeblich zu unserem Unternehmenserfolg bei. Entdecke weitere attraktive Vorteile, die dazu beitragen, dir ein Umfeld zu bieten, in dem du deine Stärken entfalten und einbringen kannst.
Dein Kontakt
Wir haben dein Interesse geweckt? Arne Steinkraus als verantwortliche Führungskraft und sein Team freuen sich auf deine Bewerbung. Dafür reichen uns dein Lebenslauf sowie relevante Zeugnisse vollkommen aus. Bei Fragen steht dir gerne Daniela Fernandes von Swiss Life Personal zur Verfügung.
Senior Cloud Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Swiss Life
Swiss Life Asset Managers bietet Ihnen als Werkstudent (m/w/d) in der Steuerabteilung die Möglichkeit, Ihre Talente in einem dynamischen und flexiblen Arbeitsumfeld einzubringen. Sie profitieren von einer leistungsgerechten Vergütung, einem kollegialen Arbeitsklima und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, die Ihre persönliche und berufliche Entwicklung fördern. Hier haben Sie die Chance, Verantwortung zu übernehmen und aktiv zum Unternehmenserfolg beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Cloud Data Engineer (m/w/d) erhalten könntest
✨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 Swiss Life 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 Senior Cloud Data Engineer (m/w/d) 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 Senior Cloud Data Engineer (m/w/d) bei Swiss Life gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss Life 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 Swiss Life entscheidend sein!
