Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines für Analytics & KI.
- Unternehmen: Führende Privatbank in Zürich mit innovativer Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 € pro Jahr.
Für eine führende Privatbank in Zürich suchen wir einen erfahrenen Senior Data Engineer zur Unterstützung der Entwicklung einer modernen Datenplattform für Analytics & AI.
Aufgaben:
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines und Backend-Services
- Unterstützung von Echtzeitentscheidungen, Analysen, Berichterstattung und Datensammlung
- Übersetzung von Geschäfts-/Datenanforderungen in geeignete Datenmodelle und technische Lösungen
- Verwaltung von Datenumwandlung, Integration und Verarbeitung
- Entwicklung von qualitativ hochwertigem, sicherem und gut getesteten Code
- Aufbau von Lösungen, die die Datenverwaltung, Sicherheit und Qualität verbessern
- Implementierung von Prozessen und Kontrollen rund um Datensicherheit und Datenqualität
- Zusammenarbeit mit Entwicklern und Stakeholdern sowie Bereitstellung technischer Anleitung
Anforderungen:
- Über 5 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering, insbesondere ETL/ELT, Data Warehousing und BI
- Über 5 Jahre Erfahrung im Aufbau von End-to-End-Datensystemen/Pipelines mit Python und/oder Scala
- Starke SQL-Kenntnisse, einschließlich Datenanalyse, Fehlersuche und Ursachenanalyse
- Praktische Erfahrung mit Databricks, PySpark, Spark Streaming und Delta Lake
- Erfahrung mit großangelegten Datensätzen und komplexen Datenumwandlungen
- Starke Erfahrung mit cloudbasierten Datenplattformen, idealerweise Microsoft Azure
- Erfahrung mit Azure Data Lake / Blob Storage oder vergleichbarem Cloud-Speicher
- Gutes Verständnis von Datenmodellierung und Prinzipien der Datenarchitektur
- Erfahrung in CI/CD-Umgebungen
- Kenntnisse in ereignisgesteuerten Architekturen wie Kafka, Event Hubs oder Apache Flink
- Erfahrung mit Docker / Kubernetes / Helm und containerisierten Umgebungen
- Kenntnisse in dbt und BI-/Reporting-Tools
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Anleitung/Führung zu bieten
Senior Data Engineer – Data Analytics Platform in Zürich Arbeitgeber: Swisslinx AG
Als Arbeitgeber bietet unser Kunde, eine führende Bank, ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld, das auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Die Möglichkeit, an einem strategischen Transformationsprojekt im Bereich Financial Crime Compliance mitzuwirken, eröffnet Ihnen nicht nur spannende Herausforderungen, sondern auch hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten in einem zukunftsorientierten Sektor. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen und einer Unternehmenskultur, die Wert auf Vielfalt und persönliche Entfaltung legt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer – Data Analytics Platform in Zürich 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 Swisslinx AG 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 – Data Analytics Platform in Zürich 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 – Data Analytics Platform bei Swisslinx AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swisslinx AG 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 Swisslinx AG entscheidend sein!
