Data Architect & Analytics Engineer

Data Architect & Analytics Engineer

Lausanne Vollzeit 50000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Développez des pipelines de données et garantissez leur qualité pour des analyses décisionnelles.
  • Unternehmen: T-L, une entreprise innovante située à Lausanne.
  • Vorteile: Contrat CDI à 100% dans un environnement de travail dynamique.
  • Weitere Informationen: Opportunités de croissance professionnelle dans un cadre stimulant.
  • Warum dieser Job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez les décisions grâce aux données.
  • Qualifikationen: Master en informatique et 3 ans d'expérience en ingénierie des données.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.

T-L, situé à Lausanne, recherche un(e) Data Engineer pour rejoindre son équipe Data Architecture & IA. Vous développerez des pipelines de données et assurerez la qualité ainsi que la fiabilité des données pour des usages analytiques et décisionnels.

Le candidat idéal aura un Master en informatique et au moins 3 ans d'expérience. La maîtrise de SQL et connaissance de Snowflake sont requises.

L'entreprise offre un contrat CDI à 100% avec un environnement de travail dynamique.

Data Architect & Analytics Engineer Arbeitgeber: T-L

T-L ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Lausanne ein dynamisches Arbeitsumfeld bietet, in dem Innovation und Teamarbeit gefördert werden. Mit einem klaren Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie attraktiven Benefits, wie einem unbefristeten Vertrag, ist T-L der ideale Ort für Fachkräfte, die ihre Karriere im Bereich Datenarchitektur und KI vorantreiben möchten.

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Kontaktdaten:

T-L Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Architect & Analytics Engineer erhalten könnten

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 T-L 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 Data Architect & Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen

SQL
Snowflake
Data Pipeline Development
Data Quality Assurance
Data Reliability
Analytical Skills
Decision-Making Support

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 Data Architect & Analytics Engineer bei T-L gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei T-L 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 T-L entscheidend sein!