Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an spannenden Kundenprojekten im Data Engineering mit Snowflake.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Cloud- und Datenumfeld.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachse in einem unterstützenden Umfeld mit tollen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Entwickle deine Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Bereich und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Data Engineering und gute SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48600 - 59400 CHF pro Jahr.
Du hast bereits erste Erfahrung im Data Engineering gesammelt und möchtest dein Snowflake‑Know‑how in spannenden Kundenprojekten weiter ausbauen? Du arbeitest gerne mit SQL, Datenmodellen und ETL/ELT‑Pipelines und möchtest lernen, wie moderne Cloud‑Datenplattformen professionell konzipiert und umgesetzt werden? Dann bist du bei uns genau richtig.
Als Snowflake Data Engineer unterstützt du unsere Kund:innen beim Aufbau und bei der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen auf Basis von Snowflake. Dabei arbeitest du eng mit erfahrenen Kolleg:innen zusammen, übernimmst eigenständig Teilaufgaben in Projekten und entwickelst dich fachlich und technologisch kontinuierlich weiter.
Deine Aufgaben
- Du arbeitest in Kundenprojekten im Data-&Cloud-Umfeld mit Schwerpunkt Snowflake.
- Du entwickelst und optimierst ELT-/ETL-Pipelines.
- Du unterstützt beim Aufbau und bei der Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen auf Basis von Snowflake.
- Du setzt Datenmodelle nach Ansätzen wie Data Vault, 3NF oder Dimensional Modeling um.
- Du arbeitest mit modernen Cloud-Services auf Azure, AWS oder GCP im Zusammenspiel mit Snowflake.
- Du unterstützt bei der Modernisierung & Automatisierung bestehender Datenlandschaften.
- Du arbeitest eng mit erfahrenen Kolleg:innen und Kund:innen zusammen und hilfst dabei, fachliche Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen.
- Du baust dein Know‑how rund um Snowflake, Data Engineering, Cloud und AI‑nahe Anwendungsfälle kontinuierlich aus.
Deine Qualifikation
- Du hast ca. 2 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
- Du verfügst über gute bis sehr gute SQL‑Kenntnisse.
- Du hast praktische Erfahrung mit Snowflake, idealerweise aus Kunden- oder Projektumfeldern.
- Du hast bereits mit ELT-/ETL‑Prozessen gearbeitet.
- Du bringst ein Grundverständnis für Datenmodellierung mit, z. B. Data Vault, 3NF oder Dimensional Modeling.
- Du kennst grundlegende Entwicklungsprozesse und hast idealerweise mit Git gearbeitet.
- Du hast Freude an Teamarbeit, Kundenkontakt und daran, technische Themen verständlich zu erklären.
- Du kommunizierst sicher auf Deutsch und Englisch.
Das ist ein Plus
- Erfahrung mit dbt.
- Kenntnisse in Python.
- Erste Berührungspunkte mit Azure, AWS oder GCP.
Snowflake Data Engineer (w/m/d) in Zürich Arbeitgeber: b.telligent
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und internationalen Umfeld in Zürich zu arbeiten, wo Sie direkt mit erfahrenen Data-Experten zusammenarbeiten. Unsere hybride Arbeitsweise ermöglicht Ihnen Flexibilität, während Sie an spannenden Kundenprojekten im Bereich moderne Datenplattformen mitwirken. Wir fördern Ihre berufliche Weiterentwicklung durch praxisnahe Lösungen und den Austausch über aktuelle Technologietrends, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für talentierte Fachkräfte macht.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Snowflake Data Engineer (w/m/d) in Zürich 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 Snowflake Data Engineer (w/m/d) bei b.telligent 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 Snowflake Data Engineer (w/m/d) in Zürich mit Bravour zu bestehen
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 b.telligent 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 b.telligent 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!
