Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare ETL-Pipelines und optimiere SQL-Abfragen für Business Intelligence.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in London mit Fokus auf Datenmanagement.
- Vorteile: Kurze Vertragslaufzeit, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Nutze deine SQL-Expertise und arbeite an realen Datenlösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in SQL und ETL-Prozessen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Weare looking for a senior SQL& Data Engineer partly on-site in London
, with 5+ years of experience, who will beresponsible for building scalable ETLpipelines, optimizing SQLqueries, and developing efficient data models topower business intelligence and reporting.
This role places astrong emphasis ondatabase management, data processing, and ETLautomation, while also integrating Microsoft Fabric and Power BIfor visualization and reporting.
- Short-term contract
- 3 months.
- This role isfor you ifyou
- Have deep expertise in SQL (T-SQL, Postgre SQL, My SQL) and query optimization.
- Have experience designing and maintaining ETL pipelines for large-scale data processing.
- Can structure and model data efficiently for BI and reporting purposes.
- Have experience working with Microsoft Fabric, Power BI, and cloud data solutions.
- Are skilled indata warehousing, data integration, and performance tuning.
Key Responsibilities
- Develop and optimize SQLqueries, stored procedures, and data models tosupport data processing and analytics.
- Design, build, and maintain ETL pipelines tointegrate data from multiple sources.
- Structure and clean raw data toenable efficient BI reporting and decision-making.
- Implement and manage Microsoft Fabric and Power BIdashboards for real-time analytics.
- Monitor and optimize database performance, ensuring reliability and scalability.
- Collaborate with finance, product, and business teams todefine data requirements and reporting needs.
Requirements
- Strong SQL (T-SQL, Postgre SQL, My SQL) expertise, including query optimization and indexing.
- Hands-on experience with ETL processes and workflow automation.
- Data modeling expertise, including normalization, denormalization, and performance tuning.
- Experience with Microsoft Fabric and Power BIfor BI and reporting.
- Knowledge ofdata warehousing concepts and best practices.
- Familiarity with cloud platforms (Azure, AWS) isaplus.
- Strong problem-solving skills and ability towork with large datasets.
- Tech Stack
Databases
SQL/T-SQL, Postgre SQL, My SQL.
ETLTools
Apache Airflow, dbt, Microsoft Fabric.
BI& Reporting
Power BI, Microsoft Fabric.
Cloud
Azure, AWS (optional).
Data Warehousing
Snowflake, Redshift (ifapplicable).
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer Arbeitgeber: Veritas Code
Als Arbeitgeber in London bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Datenverarbeitung und Business Intelligence spezialisiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch spannende Projekte und moderne Technologien wie Microsoft Fabric und Power BI wertvolle Wachstumschancen bieten. Genießen Sie die Flexibilität eines hybriden Arbeitsmodells und die Unterstützung eines engagierten Teams, das Ihre berufliche Entwicklung aktiv fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 Veritas Code 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 Veritas Code gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Veritas Code 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 Veritas Code entscheidend sein!
