Data Engineer

Data Engineer

Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für nachhaltige Mobilitätslösungen.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich öffentlicher Verkehr mit Fokus auf Datenarchitektur.
  • Vorteile: Vollzeitvertrag, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das die Zukunft des öffentlichen Verkehrs gestaltet.
  • Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und 3 Jahre Erfahrung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Chaque jour, les tl transportent plus de 326'000 voyageurs sur 40 lignes de bus et de métros en mettant en œuvre des solutions de mobilité durable. 2'000 collaborateurs-trices exploitent une flotte de véhicules routiers et ferroviaires, circulant sur un réseau long de 260 km. Les lignes de transports publics de demain quadrilleront les secteurs les plus denses de l'agglomération et permettront d'accéder facilement aux quartiers d'habitation, aux pôles d'emploi, aux commerces et aux loisirs.

Si vous souhaitez être acteur de notre développement, nous vous invitons à nous rejoindre !

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.
  • 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 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.

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 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 à une demi-journée de stage.

Data Engineer Arbeitgeber: Transports publics de la région lausannoise

Die tl ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit, aktiv an der Gestaltung nachhaltiger Mobilitätslösungen für über 326.000 Fahrgäste täglich mitzuwirken. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert die tl die persönliche und berufliche Entfaltung ihrer Angestellten, während sie gleichzeitig an der Spitze der Datenarchitektur und -analyse steht. Der Standort in Renens bietet zudem eine attraktive Lebensqualität und eine gute Anbindung an das öffentliche Verkehrsnetz.

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Kontaktdaten:

Transports publics de la région lausannoise Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

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

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Hilfe beim Erstellen eines ansprechenden Profils brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Wir können dir helfen, typische Fragen zu finden und deine Antworten zu verfeinern!

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für Daten! Sprich über Projekte, an denen du gearbeitet hast, und wie du Probleme gelöst hast. Lass uns gemeinsam deine Erfolgsgeschichten herausarbeiten!

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Wir stehen bereit, um dir bei jedem Schritt des Prozesses zu helfen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen

SQL
Python
Datenpipeline-Entwicklung
Datenmodellierung
Datenarchitektur
Snowflake
Databricks

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende deine eigene Stimme und Persönlichkeit in deinem Anschreiben. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen und zu sehen, wie du ins Team passen könntest.

Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben fehlerfrei sind. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass am besten jemanden drüberlesen!

Beziehe dich auf die Stellenanzeige!:Nutze die Sprache aus der Stellenbeschreibung und zeige, dass du die Anforderungen verstehst. Erkläre, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten genau zu den Aufgaben passen, die wir suchen.

Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Transports publics de la région lausannoise vorbereitet

Verstehe die Datenarchitektur

Mach dich mit den Grundlagen der Datenarchitektur vertraut, insbesondere mit den Konzepten von Data Warehouses und Data Lakes. Zeige im Interview, dass du die verschiedenen Architekturen verstehst und wie sie in der Praxis angewendet werden.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, bei denen du Pipelines entwickelt oder Daten transformiert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

Zeige deine Programmierkenntnisse

Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL und Python demonstrieren kannst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben zu lösen, um deine Fähigkeiten zu beweisen.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du eng mit anderen Teams zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit du zeigst, dass du auch als Teamplayer agieren kannst.