Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege ELT-Pipelines für zuverlässige Datenanalysen.
- Unternehmen: Zendesk, ein innovatives Unternehmen für Kundenservice-Lösungen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Kundenanalyse mit KI-gestützten Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Job Description
Zendesk's mission is to make Customer Experience better - for every brand, every customer, every day.
Data and analytics are the engine of that vision: the vehicle through which we deliver actionable insights to the 125,000+ global brands that run on Zendesk, and to the internal teams who build the next generation of CX products on top of that data.
The Zendesk Analytics Prototyping (ZAP) team sits at the sharp end of that mission.
We design and ship the fine‑grained, contextually rich datasets that power Zendesk's customer‑facing analytics application — and that the rest of the analytics organisation also depends on for support‑operations insight, and product decision‑making.
Our data assets serve external customers and internal stakeholders in equal measure, but the customer‑facing surface is where the quality bar is set.
We’re looking for a Senior AI Data Engineer to join our team, with strong data engineering experience and a keen interest in applying AI‑related tools and practices in practical ways.
You will work across code, dbt models, and datasets, helping teams build and improve the data assets behind Zendesk’s customer‑facing reporting.
What you’ll be doing
- Develop and maintain ELT pipelines, ensuring data reliability and scalability for business reporting and analytics use cases.
- Build and optimize SQL‑based data models using dbt and other ETL tools.
- Support ZAP’s progress toward a more AI‑enabled operating model, using emerging technologies to help improve team productivity.
- Identify and implement improvements in data delivery, processing performance, and system efficiency.
- Collaborate with team members to define requirements and translate them into scalable data models and pipelines.
- Contribute to the team’s technical vision and bring innovative solutions to enhance data systems.
What you bring to the role
Basic Qualifications
- 5+ years of data engineering experience building, maintaining and working with data pipelines & ETL processes in big data environments.
- Extensive experience with SQL, ideally in the context of data modeling and analysis.
- Hands‑on production experience with dbt, and proven knowledge in modern and classic Data Modeling – Kimball, Inmon, etc.
- Programming skills in Python or a similar language, with an emphasis on data transformation and automation.
- Experience with cloud columnar databases (Google Big Query, Amazon Redshift, Snowflake), query authoring (SQL) as well as working familiarity with a variety of databases.
- Proven experience in performance testing, capacity planning, and cost optimization for large‑scale, complex data pipelines and systems.
This includes identifying bottlenecks, ensuring scalability, and minimizing operational costs in cloud‑based data environments.
- Excellent communication and collaboration skills.
Preferred Qualifications
- Experience building or operating an AI‑augmented engineering practice – agentic IDE workflows (Cursor, Claude Code), prompt/skill engineering, eval design, and the discipline of treating AI artefacts as production code.
- Snow Pro Core certification or equivalent hands‑on expertise.
- Hands‑on production experience with Apache Spark (Spark SQL / Py Spark).
- Familiarity with Lean/6 Sigma principles and an understanding of CRM analytics.
Our Data Stack
- ELT: Snowflake, dbt, Airflow, Kafka
- BI: Zendesk proprietary application, Looker
- Infrastructure: AWS, Kubernetes, Terraform, Git Hub Actions
Zendesk is an equal opportunity employer, and we’re proud of our ongoing efforts to foster global diversity, equity, & inclusion in the workplace.
Individuals seeking employment and employees at Zendesk are considered without regard to race, color, religion, national origin, age, sex, gender, gender identity, gender expression, sexual orientation, marital status, medical condition, ancestry, disability, military or veteran status, or any other characteristic protected by applicable law.
We are an AA/EEO/Veterans/Disabled employer.
If you are based in the United States and would like more information about your EEO rights under the law, please click here.
Zendesk endeavors to make reasonable accommodations for applicants with disabilities and disabled veterans pursuant to applicable federal and state law.
If you are an individual with a disability and require a reasonable accommodation to submit this application, complete any pre‑employment testing, or otherwise participate in the employee selection process, please send an e‑mail to peopleandplaces@zendesk. com with your specific accommodation request.
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Senior AI Data Engineer Arbeitgeber: Ultimate.ai
PepsiCo Beverages Canada ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Abbotsford und Umgebung eine dynamische und inklusive Unternehmenskultur bietet. Mit wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Sozialleistungen und einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine positive Arbeitsumgebung, in der jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hat, bedeutende Veränderungen zu bewirken und einen bleibenden Einfluss auf die Gemeinschaft auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Data Engineer erhalten könntest
✨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 Ultimate.ai 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 Senior AI 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 Senior AI Data Engineer bei Ultimate.ai gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ultimate.ai 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 Ultimate.ai entscheidend sein!