Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines und Produkte für moderne Datenplattformen.
- Unternehmen: Internationales Finanzinstitut mit innovativen Datenlösungen.
- Vorteile: Langfristiger Vertrag, wettbewerbsfähiges Gehalt, 50/50 WFH und Homeoffice-Möglichkeiten.
- Weitere Informationen: Exzellente Karrierechancen und Zugang zu modernen Daten-Technologien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung in einem dynamischen, internationalen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke Programmierkenntnisse.
Design, develop and maintain scalable end-to-end data pipelines and data products.
Build robust ETL/ELT solutions for data warehouse and data lake/lakehouse environments.
Collaborate with business analysts and stakeholders to gather, refine and translate requirements into technical solutions.
Develop high-quality, maintainable code using modern software engineering practices.
Contribute to data architecture, platform design and technical decision-making.
Implement data integration, transformation and validation processes across multiple data sources.
Support real-time and batch data processing initiatives.
Participate in proof-of-concept activities and evaluation of emerging data technologies.
Ensure solutions meet security, governance, data retention and performance requirements.
Support production environments, including participation in an on-call rotation.
About The Customer: This is an exciting opportunity to work on the evolution of a modern data platform, helping to deliver advanced analytics, real-time data processing, and scalable data solutions that support critical banking operations. You will play a key role in building and enhancing data pipelines, implementing new datasets, and contributing to the migration towards a modern lakehouse architecture. Working closely with business stakeholders, data architects, analysts, and engineers, you will help shape the future of data capabilities within a highly collaborative and international environment.
Requirements:
- Minimum 5 years of experience in Data Engineering, Big Data Engineering, or Analytics Engineering roles.
- Strong experience designing and developing data ingestion and processing pipelines.
- Hands-on experience with modern data platforms and technologies such as Spark, Flink, Kafka or similar distributed processing frameworks, Hadoop ecosystem technologies including Hive, HBase, Impala or equivalent, or lakehouse technologies such as Apache Iceberg.
- Strong programming skills in Python, Java or C#.
- Excellent understanding of data modelling, scalable system design and data architecture principles.
- Strong SQL development skills and experience working with relational and/or NoSQL databases.
- Experience within Investment Banking, Capital Markets, Financial Services, Risk, Trading or Market Data environments is mandatory.
- Fluent in English.
Nice to Have:
- Experience with workflow orchestration tools such as Airflow, NiFi or RunDeck.
- Exposure to CI/CD pipelines and modern software delivery practices.
- Experience working in Agile environments (Scrum/Kanban).
- Knowledge of automated testing, debugging and performance optimisation.
- Experience with cloud-based data platforms such as Databricks, Azure Synapse or Snowflake.
- Understanding of microservices and API technologies.
Compensation & Benefits:
- Long-term contract for 24 months with a highly respected international financial institution (strong chance to extend up to five years due to project timelines).
- Opportunity to work on large-scale data transformation initiatives.
- Exposure to modern data technologies and enterprise-scale data platforms.
- Collaborative and intellectually stimulating environment.
- Competitive contract package.
- 50/50 split WFH/home office per week (and possibility to work abroad 20 days per year).
Wenn Sie über starke Data Engineering-Expertise verfügen, kombiniert mit Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor und modernen Datenplattformen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören, bevor die Frist am 16. Juni abläuft.
Data Analytics Engineer Arbeitgeber: Swisslinx
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung moderner Datenplattformen konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen durch langfristige Verträge und flexible Arbeitsmodelle, einschließlich der Option auf Homeoffice, eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Zudem profitieren Sie von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, an spannenden Projekten im Bereich der Finanzdienstleistungen teilzunehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer erhalten könnten
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Swisslinx zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Swisslinx interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Swisslinx, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swisslinx vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
