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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere produktionsbereite Datenpipelines mit PySpark auf Databricks.
- Arbeitgeber: Führendes globales Unternehmen in der Rückversicherungsbranche mit spannenden Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeit zur Vertragsverlängerung.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer und starke Kenntnisse in PySpark.
- Andere Informationen: Dynamisches Team von 12 Personen mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Design and implement production-ready data pipelines using PySpark on Databricks.
Work from specifications provided by Business Analysts.
Collaborate closely with Data Engineers and Solution Architects.
Ensure solutions meet both functional and non-functional requirements.
Develop applications using an IDE such as VS Code or PyCharm.
Top 3 must-have skills:
- PySpark (Python allein ist nicht genug - Spark ist entscheidend)
- Databricks & Delta Lake
- Azure-Grundlagen
Anforderungen:
- Min. 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer in der Entwicklung komplexer Softwaresysteme
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik (oder verwandtem Bereich)
- Starker Software-Engineering-Mindset (Designmuster, Best Practices, sauberen Code)
- Solide Kenntnisse im Bereich Datenengineering und analytische Frameworks
- Starke Kernkenntnisse in Python-Softwareengineering
- 3+ Jahre praktische Erfahrung mit modernen Datenplattformen
- Erfahrung in der Arbeit mit Delta Lakes und der Optimierung von Spark-Workloads, die darauf laufen.
- Gutes Verständnis und signifikante Erfahrung mit Projekten, die relationale Datenmodelle und SQL verwenden.
Senior Data Engineer PySpark Arbeitgeber: Swisslinx
Kontaktperson:
Swisslinx HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer PySpark
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Events oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Lass uns direkt bei Unternehmen anfragen, die dich interessieren. Oft gibt es ungeschriebene Stellen, die nicht veröffentlicht werden!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Stelle sicher, dass du deine PySpark-Kenntnisse auffrischst und bereit bist, deine Erfahrungen mit Databricks und Delta Lake zu demonstrieren. Lass uns gemeinsam Übungsfragen durchgehen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine passende Stelle gefunden hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer PySpark
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir die Stellenbeschreibung genau an. Verstehe, was wir suchen und wie deine Erfahrungen dazu passen. Das hilft uns, dich besser zu verstehen!
Sei konkret: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele, wie du PySpark oder Databricks in der Vergangenheit eingesetzt hast. Das zeigt uns, dass du wirklich weißt, wovon du sprichst.
Zeig deine Teamfähigkeit: Da wir eng im Team arbeiten, ist es wichtig, dass du auch deine Teamarbeit hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, bei denen du mit anderen zusammengearbeitet hast, um Lösungen zu entwickeln.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns landet und wir dich zügig kontaktieren können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swisslinx vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und notiere dir, welche Fähigkeiten und Erfahrungen besonders betont werden, wie PySpark, Databricks und Azure. So kannst du gezielt auf diese Punkte eingehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten als Data Engineer unter Beweis stellen. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen entwickelt hast, die sowohl funktionale als auch nicht-funktionale Anforderungen erfüllen.
✨Technische Fragen üben
Erwarte technische Fragen zu PySpark, Delta Lake und SQL. Übe, wie du komplexe Probleme lösen würdest und erkläre deine Denkweise dabei. Das zeigt dein tiefes Verständnis und deine Fähigkeit, in einem Team zu arbeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Ingenieuren und Business Analysts erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Zeige, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und wie du effektiv kommunizierst, um gemeinsame Ziele zu erreichen.