Entreprise: Transports Publics de la Région
Acteur de référence en matière de transports publics, les tl transportentchaque client·e en faisant battre le cœur de la région lausannoise par un engagement pour une mobilité simple, innovante et durable.
Pour renforcer nos équipes, et contribuer vous aussi, à cette expérience, rejoignez-nous.
Devenez notre futur∙e
Votre Mission
Vous rejoignez la nouvelle équipe Data Architecture & IA au sein du Data Office des tl. Cette équipe se positionne comme le premier maillon de la chaine de valeur data de tl. Venez mettre en place les fondations sur lesquelles l’ensemble des usages analytiques et décisionnels de l’entreprise vont reposer!
Vous prenez en charge les données à partir du moment où elles sont disponibles à l’état brut dans la plateforme de données (couche raw). Vous concevez, développez et maintenez les pipelines de transformation et de structuration qui permettent de la rendre fiable, cohérente et exploitable pour les usages analytiques et décisionnels. Vous travaillez en étroite collaboration avec les spécialistes applicatifs SI, la Data Gouvernance et les Data Scientists.
Votre périmètre s’étend jusqu’aux couches analytiques : vous portez également une casquette d’Analytics Engineer, modélisant les datasets structurés et les couches sémantiques destinés aux usages décisionnels (Tableau, analyses avancées).
Vous avez la responsabilité de maintenir l’architecture de données telle que définie et de la faire évoluer dans l’intérêt de l’entreprise, en proposant des améliorations et en anticipant les besoins à venir.
Vous êtes également garant.e des standards de code et des bonnes pratiques d’ingénierie des données au sein du Data Office. Vous jouez un rôle d’évangéliste auprès des équipes, en promouvant une culture d’excellence technique et en accompagnant l’adoption des solutions de la plateforme.
Vous contribuez à la qualité des données en implémentant les contrôles et les mécanismes de monitoring au sein des pipelines, en complémentarité avec les spécialistes qualité des données.
Rigoureux.se et passionné.e par la donnée, vous avez à cœur de construire un socle technique solide, scalable et bien documenté, permettant à tl de devenir une véritable entreprise data-driven.
Votre Profil
- De formation universitaire (Master) en informatique, ingénierie des données, systèmes d’information ou domaine équivalent
- Au minimum 3 ans d’expériences professionnelles dans le développement de pipelines de données, la transformation de données et la modélisation
- Maîtrise du SQL et bonnes connaissances en Python
- Connaissance des architectures de données modernes (data warehouse, data lake, data vault, architecture médaillon)
- Maîtrise d’une plateforme data analytique de type Snowflake ou Databricks — Snowflake un atout
- Expérience avec des outils d’orchestration de pipelines de transformation (Azure Data Factory, dbt, Airflow ou équivalent) et des pratiques DataOps/DevOps (Git, CI/CD)
- Capacité à structurer et documenter les flux de données de façon rigoureuse
- Doté.e d’un bon sens de la communication, d’une aisance relationnelle et d’une curiosité intellectuelle développée
- Bonnes connaissances en anglais
- Connaissances en gestion de données non structurées et temps réel un atout
Informations Complémentaires
- L’entreprise : Retrouvez toutes les informations liées à notre entreprise sur .
- Lieu de travail : Perrelet (Renens)
- Contrat : CDI à 100 %, date de prise de fonction à convenir
- Processus : 1 entretien avec manager + RH, et si positif, vous serez convié.e à une demi-journée de stage
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data 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 Engineer 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 Data 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!
