Data Engineer: End-to-End Pipelines, KI & Modern Data Stack in Bern

Data Engineer: End-to-End Pipelines, KI & Modern Data Stack in Bern

Bern Vollzeit 90000 - 110000 CHF / Jahr (geschätzt) Hybrid
adesso Schweiz AG

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte End-to-End Data Pipelines und implementiere moderne Data-Stacks auf Cloud-Plattformen.
  • Unternehmen: adesso Schweiz AG, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Agiles Team mit tollen Entwicklungschancen und Reisebereitschaft.
  • Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und forme die Zukunft der Datenarchitektur.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und gute Deutsch- sowie Englischkenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.

adesso Schweiz AG sucht eine/n Data Engineer bzw.

Data Architect, um End-to-End Data Pipelines zu gestalten und moderne Data-Stacks on Cloud-Plattformen wie Snowflake/Databricks zu implementieren.

Du berätst Kunden bei Architekturentscheidungen (Data Lakehouse/Data Mesh), setzt Docker/Kubernetes für stabile Analytics-Plattformen ein und arbeitest agil im Team.

Sehr gute Deutschkenntnisse und Englisch sind erforderlich; Reisebereitschaft ist gegeben.

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Data Engineer: End-to-End Pipelines, KI & Modern Data Stack in Bern Arbeitgeber: adesso Schweiz AG

adesso Schweiz AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur ein positives Arbeitsumfeld mit starkem Teamgeist bietet, sondern auch gezielte Weiterbildungsmöglichkeiten zur Förderung ihrer Fähigkeiten. Als Senior SAP Finance Consultant in einem dynamischen Umfeld haben Sie die Chance, an spannenden Projekten zur digitalen Transformation teilzunehmen und Ihre Expertise in einem innovativen Unternehmen weiter auszubauen.

adesso Schweiz AG

Kontaktdaten:

adesso Schweiz AG Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer: End-to-End Pipelines, KI & Modern Data Stack in Bern erhalten könntest

✨Zuhause im Data-Science-Umfeld

Um im Data-Science-Bereich sichtbar zu werden, schau mal in lokale Meetups oder Hackathons rein. Da kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch spannende Projektideen sammeln und zeigen, was du drauf hast.

✨Online-Portfolios sind der Hit!

Erstelle ein Portfolio mit deinen besten Projekten, zum Beispiel auf GitHub oder über eine eigene Webseite. Zeig, an welchen Analyse-Projekten du gearbeitet hast, und überlege dir, praktische Anwendungsfälle zu zeigen, die deine Skills unterstreichen.

✨Verstärk dein Netzwerk mit LinkedIn

Folge wichtigen Persönlichkeiten im Data-Science-Bereich auf LinkedIn und beteilige dich an Diskussionen. Teilen von interessanten Inhalten und Insights kann deine Sichtbarkeit erhöhen und dich zu potenziellen Arbeitgebern bringen.

✨Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wenn du eine Stelle wie Data Engineer: End-to-End Pipelines, KI & Modern Data Stack bei adesso Schweiz AG in Aussicht hast, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt Engagement und du könntest schneller eine Rückmeldung bekommen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer: End-to-End Pipelines, KI & Modern Data Stack in Bern mit Bravour zu bestehen

End-to-End Data Pipelines
Cloud-Plattformen (Snowflake, Databricks)
Data Lakehouse
Data Mesh
Docker
Kubernetes
Agile Methoden

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Ladet eure Datenwissenschaft-Projects hoch!:Wir steh'n voll auf praktische Beispiele! Zeigt uns, was ihr draufhabt, indem ihr eure eigenen Projekte oder Kaggle-Wettbewerbe in euer Portfolio integriert. Das hilft uns, eure Fähigkeiten in der Datenanalyse, Programmierung und Machine Learning besser zu verstehen – und das ist genau das, was wir suchen!

Euer Lebenslauf? Klar und strukturiert!:Wenn ihr euren Lebenslauf erstellt, denkt daran, spezifische Skills zu betonen, die für Datenwissenschaft relevant sind – wie Programmierung in Python oder R, Statistik-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenvisualisierungstools. Zeigt uns auch, welche Tools und Frameworks ihr bereits verwendet habt. Das macht einen echt guten Eindruck!

Motivationsschreiben – erklärt, warum ihr Datenwissenschaft liebt!:In eurem Motivationsschreiben solltet ihr uns nicht nur eure Erfahrungen und Skills vorstellen, sondern auch eure Begeisterung für Datenwissenschaft vermitteln. Was hat euer Interesse geweckt? Welche Projekte haben euch inspiriert? Das hilft uns, euch als Person besser kennenzulernen!

Anpassung ist der Schlüssel!:Passt eure Bewerbung an die spezifische Stelle bei adesso Schweiz AG an! Schaut euch genau an, welche Anforderungen im Stellenprofil stehen, und stellt sicher, dass ihr die relevanten Skills und Erfahrungen in eurer Bewerbung unbedingt erwähnt. Das zeigt, dass ihr wirklich interessiert seid und euch mit der Aufgabe auseinandergesetzt habt!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei adesso Schweiz AG vorbereitet

✨Mach Dich mit den Tools vertraut

Im Data Science-Bereich wird oft mit Tools wie Python, R oder SQL gearbeitet. Stell sicher, dass Du die Grundlagen und vielleicht sogar spezifische Bibliotheken wie Pandas oder scikit-learn gut beherrschst. Während des Interviews könnten technische Fragen dazu gestellt werden oder sogar Live-Coding-Tests.

✨Bereite Deine Projekte vor

Als Data Scientist hast Du wahrscheinlich an spannenden Projekten gearbeitet. Bereite Dich darauf vor, diese klar und strukturiert zu präsentieren. Erkläre den Prozess, die verwendeten Daten und die Ergebnisse. Kaum etwas ist überzeugender als ein gutes Projekt, das Deine Fähigkeiten lebendig zeigt!

✨Stell Fragen zur Unternehmenskultur

In einem Vollzeitjob ist die Unternehmenskultur extrem wichtig. Während des Interviews solltest Du Fragen stellen wie: ‚Wie wird Zusammenarbeit im Team gefördert?‘ oder ‚Gibt es Weiterbildungsangebote?‘ Das zeigt, dass Du nicht nur an der Technik interessiert bist, sondern auch daran, wie Du in das Team passt.

✨Simuliere Problemlösungen

Kleine Case Studies können Teil des Interviews sein, also sei bereit, ein Datenproblem zu lösen. Übe, wie Du an solche Probleme herangehen würdest. Zeig Deine Lösungsansätze und den Einsatz von Datenanalyse, um ihnen auf den Grund zu gehen - das ist ein zentraler Bestandteil Deiner zukünftigen Arbeit!