Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines und Produkte für eine moderne Datenplattform.
- Unternehmen: Renommierte internationale Finanzinstitution mit einem spannenden Daten-Transformationsprogramm.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, hybrides Arbeiten und die Möglichkeit, im Ausland zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Perspektiven und ein kollaboratives Team erwarten dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur in einem dynamischen und internationalen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und starke Programmierkenntnisse in Python erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Design, develop and maintain scalable, end-to-end data pipelines and data products.
Build reliable ETL/ELT solutions für Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse-Umgebungen.
Partner mit Business Analysts und Stakeholdern, um deren Bedürfnisse zu verstehen und in effektive technische Lösungen zu übersetzen.
Schreiben Sie hochwertigen, wartbaren Code unter Verwendung moderner Software-Engineering-Praktiken.
Tragen Sie Ihre Ideen zur Datenarchitektur, Plattformdesign und technischen Entscheidungsfindung bei.
Implementieren Sie Datenintegration, Transformation und Validierungsprozesse über mehrere Datenquellen hinweg.
Unterstützen Sie sowohl Echtzeit- als auch Batch-Datenverarbeitungsinitiativen.
Teilnahme an Proof-of-Concept-Projekten und Bewertung neuer Datentechnologien.
Sicherstellen, dass Lösungen Sicherheits-, Governance-, Aufbewahrungs-, Leistungs- und Qualitätsanforderungen erfüllen.
Unterstützen Sie Produktionsumgebungen im Rahmen einer gemeinsamen Bereitschaftsrotation.
Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen.
- Substantielle Berufserfahrung in der Datenverarbeitung, Big Data Engineering oder Analytics Engineering - typischerweise fünf Jahre oder mehr.
- Starke Erfahrung im Design und in der Entwicklung von Datenaufnahme- und Verarbeitungs-Pipelines.
- Starke Programmierkenntnisse in Python sind zwingend erforderlich.
- Praktische Erfahrung mit modernen Datentechnologien wie Spark, Flink, Kafka, Apache Iceberg oder vergleichbaren verteilten Verarbeitungs- und Lakehouse-Tools.
- Vertrautheit mit relevanten Hadoop-Ökosystemtechnologien wie Hive, HBase oder Impala oder gleichwertigen Plattformen.
- Bereitschaft (und idealerweise Erfahrung) mit C#-Codebasis zu arbeiten.
- Ein solides Verständnis von Datenmodellierung, skalierbarem Systemdesign und Datenarchitektur.
- Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen oder NoSQL-Datenbanken.
- Erfahrung im Investment Banking, Kapitalmärkten, Finanzdienstleistungen, Risiko, Handel oder Marktdatenumgebungen.
- Eine kollaborative und proaktive Herangehensweise mit der Fähigkeit, klar zwischen technischen und nicht-technischen Teams zu kommunizieren.
- Fließende Englischkenntnisse.
Die folgenden Punkte wären vorteilhaft, aber Sie müssen nicht alle oder einige davon haben, um sich zu bewerben:
- Kenntnisse über Finanzinstrumente, Handelslebenszyklen oder Risikomanagement.
- Erfahrung in der Analyse, Implementierung oder Testung von Finanzdatenprodukten.
- Erfahrung mit Cloudera.
- Kenntnisse über Apache Iceberg.
- Erfahrung mit Databricks, Snowflake oder Azure Synapse.
- Verständnis der Microservices-Architektur.
Ein 24-monatiger Vertrag mit einer hoch angesehenen internationalen Finanzinstitution.
Starkes Potenzial für Verlängerungen, da das umfassendere Programm voraussichtlich bis zu fünf Jahre dauern wird.
Modernes Büro im Zentrum von Basel (50 Minuten direkter Zug von Zürich) mit subventionierter Kantine.
Die Möglichkeit, einen sichtbaren Beitrag zu einer wichtigen Datentransformationsinitiative zu leisten.
Exposition gegenüber modernen Technologien und unternehmensweiten Datenplattformen.
Ein kollaboratives, internationales und intellektuell anregendes Arbeitsumfeld.
Ein wettbewerbsfähiges Vertragsangebot.
Ein hybrides Arbeitsmodell, mit einem ungefähr 50/50-Verhältnis zwischen Homeoffice und Vor-Ort-Arbeit.
Die Möglichkeit, bis zu 30 Tage pro Jahr im Ausland zu arbeiten.
Wenn Sie von dieser Gelegenheit begeistert sind, aber unsicher sind, ob Ihre Erfahrung jedem Punkt entspricht, würden wir uns dennoch freuen, von Ihnen zu hören. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven.
Bitte bewerben Sie sich vor dem 16. November.
Data Analytics Engineer / Ingenieur Arbeitgeber: Swisslinx
Swisslinx bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Zürich, die es Ihnen ermöglicht, an spannenden Projekten im Bereich der strukturierten Produkte zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bieten. Genießen Sie die Vorteile eines agilen Arbeitsumfelds, das Kreativität und Eigenverantwortung schätzt und gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analytics Engineer / Ingenieur erhalten könntest
✨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 / Ingenieur 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.
