Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare HR-Datenpipelines auf unserer AWS-Plattform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit flexiblen Arbeitsmodellen und modernster Technologie.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Agiles Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der HR-Analytik und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, Python und SQL sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 € pro Jahr.
Sie bauen und betreiben vertrauenswürdige HR-Datenprodukte auf unserer AWS-nativen HR One Data Platform. Ihre anfängliche Priorität wird es sein, die Datenbasis zu stärken, priorisierte Pipelines zu liefern und zuverlässige sowie nachhaltige Operationen zu etablieren. Sie übernehmen die Verantwortung für die Lieferung im Bereich Datenengineering und helfen dabei, die technischen Standards des Teams zu gestalten. Sie arbeiten eng mit dem Produktmanager, Kollegen aus der People Analytics und Stakeholdern aus HR, IT, Sicherheit und Engineering zusammen. Mit der Reifung der Plattform werden Sie zunehmend technische Daten-Governance-Fähigkeiten in deren Pipelines und Datenprodukte einbetten.
Aufgaben:
- Erstellen und Betreiben skalierbarer HR-Datenpipelines, Integrationen, Datenmodelle und wiederverwendbarer Datenprodukte auf unserer AWS-nativen Plattform.
- Entwickeln von verteilten Datenverarbeitungs- und Transformationslasten unter Verwendung von Python, PySpark, SQL, AWS Glue und dbt.
- Sicherstellen zuverlässiger Operationen durch automatisierte Datenqualitätskontrollen, Überwachung, Dokumentation, Sicherheit, Fehlersuche und Wiederherstellung.
- Übersetzen von Geschäfts- und Analyseanforderungen in gut gestaltete technische Lösungen und vertrauenswürdige Datensätze.
- Einrichten effektiver Engineering- und CI/CD-Praktiken unter Verwendung von Python, SQL, AWS Glue, GitLab und verwandten Technologien.
- Einbetten vereinbarter Daten-Governance-Anforderungen in Datenprodukte, einschließlich Metadaten, Herkunft, Zugriffskontrollen und Lebenszyklusregeln.
- Festlegen von Engineering-Standards, Entwickeln wiederverwendbarer Muster und Mentoring weniger erfahrener Kollegen.
Ihre Fähigkeiten:
- Mehrjährige Erfahrung in der Bereitstellung und dem Betrieb von Produktionsdatenlösungen.
- Starker Hintergrund in der Cloud-Datenverarbeitung über Ingestion, Transformation, Orchestrierung, Bereitstellung, Überwachung und Fehlersuche, vorzugsweise mit AWS.
- Starke Python- und SQL-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung in der Entwicklung verteilter Datenverarbeitungslasten mit PySpark (Erfahrung mit AWS Glue und GitLab CI/CD ist von Vorteil).
- Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenqualität, Sicherheit, Dokumentation und wartbaren Engineering-Praktiken, mit Erfahrung in Daten-Governance oder sensiblen Daten von Vorteil.
- Erfahrung mit People Analytics, HR-Technologie, Workday, SAP, Daten-Governance oder anderen sensiblen und regulierten Daten ist vorteilhaft.
- Autonom, pragmatisch und engagiert, ergreifen Sie die Initiative und treiben die Arbeit zu Ergebnissen.
- Kommunikativ, erklären Sie technische Themen klar und konzentrieren sich auf Geschäftsergebnisse.
- Teamorientiert, arbeiten Sie funktionsübergreifend zusammen und unterstützen Kollegen durch Mentoring.
- Fließendes Englisch; andere Schweizer Landessprachen sind von Vorteil.
Mit uns haben Sie die Möglichkeit, in einem unserer Büros in der Schweiz oder in Ihrem Homeoffice zu arbeiten. Sie werden mit agilen Arbeitsmethoden und den neuesten Technologien in Kontakt kommen. Wir bieten flexible Arbeitszeiten, um Ihren persönlichen Bedürfnissen gerecht zu werden. Als Mitarbeiter von Swisscom können Sie sich auf eine Vielzahl attraktiver Vorteile freuen, die Ihr Arbeitserlebnis bereichern. Dazu gehören ein angenehmes Arbeitsumfeld, finanzielle Vorteile und spannende Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
Senior Data Engineer – People Analytics Arbeitgeber: Swisscom
Swisscom ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine flexible hybride Arbeitsweise bietet, die es ermöglicht, sowohl im Büro als auch im Home-Office zu arbeiten. Die Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und Karriereentwicklung sicherstellen, dass Sie in Ihrer Rolle als Systemarchitekt für Anwendungssicherheit wachsen können. Darüber hinaus profitieren Sie von einem dynamischen Umfeld in der Schweiz, das Ihnen die Möglichkeit gibt, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Expertise in einem zukunftsorientierten Unternehmen einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer – People Analytics 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 Swisscom 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 Data Engineer – People 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 Senior Data Engineer – People Analytics bei Swisscom gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swisscom 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 Swisscom entscheidend sein!
