Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für Echtzeit-Entscheidungen und Reporting.
- Unternehmen: Julius Baer, ein führendes Unternehmen im Wealth Management.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und KI in einem innovativen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT und Datenmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 108000 - 132000 CHF pro Jahr.
Bei Julius Baer feiern und schätzen wir die individuellen Qualitäten, die Sie mitbringen, um wirkungsvoll, unternehmerisch und befähigt zu sein und Werte über den Wohlstand hinaus zu schaffen. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft des Wealth Management gestalten.
In unserem Team werden Sie ein wichtiger Beitrag zum Aufbau unserer Datenplattform als Grundlage für Datenanalysen und KI sein.
IHRE HERAUSFORDERUNG
- Entwurf, Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und Backend-Services für Echtzeitentscheidungen, Berichterstattung, Datensammlung und verwandte Funktionen
- Datenanforderungen und Modellierung
- Datenmanagement und -transformation
- Produktion von qualitativ hochwertigem, gut getestetem und sicherem Code
- Entwicklung und Wartung von Software zur Verbesserung der Datenverwaltung und -sicherheit
- Entwicklung von Prozessen zur Gewährleistung der Datensicherheit und Datenqualität
IHRE QUALIFIKATIONEN
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Datenanalyse, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Bereich; oder gleichwertige Ausbildung und Berufserfahrung
- 5+ Jahre Erfahrung in ETL/ELT, Data Warehousing, Business Intelligence und Integration von Datenverarbeitungs-/Workflow-Management-Tools in das Pipeline-Design
- 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von End-to-End-Daten-Systemen mit Python, Scala oder ähnlichen Programmiersprachen
- Solide Erfahrung in der Nutzung von SQL für Datenanalysen, Untersuchung von Datenproblemen, Diagnose von Ursachen und Entwurf effektiver Lösungen
- Erfahrung mit cloudbasierten Datentechnologien, vorzugsweise auf Microsoft Azure, innerhalb von Continuous Integration und Delivery (CI/CD) Umgebungen
- Nachgewiesene Erfahrung mit großen Datensätzen unter Verwendung von Databricks, PySpark, Spark Streaming und Delta Lake
- Praktische Erfahrung mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten über verschiedene Speichersysteme, einschließlich relationaler Datenbanken (RDBMS), Data Warehouses, In-Memory-Caches und Dokumentdatenbanken
- Vertrautheit mit Cloud-Speicherlösungen wie Azure Data Lake und Blob Storage
- Solides Verständnis der Prinzipien der Datenmodellierung (Erfahrung mit Data Vault ist ein Plus) und starke Fähigkeiten im Systemdesign, in der Implementierung und im Testen
- Erfahrung mit ereignisgesteuerten Architekturen (z.B. Kafka, Event Hubs, Apache Flink) und containerisierten Microservices-Plattformen (z.B. Kubernetes, Docker, Helm Charts)
- Kenntnisse und praktische Anwendung von dbt (data build tool), Erfahrung mit BI-Tools
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, Fähigkeit, technische Führung für andere Entwickler zu bieten
Wir freuen uns auf Ihre vollständige Bewerbung über unser Online-Bewerbungstool.
Senior Data Engineer – Data Analytics Platform 80-100% (f/m/d) - (Contract through our external[...] in Zürich Arbeitgeber: Bank Julius Bär & Co. Ltd.
Julius Baer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, Ihre individuellen Fähigkeiten in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld einzubringen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir Innovation und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance bieten. Unsere zentrale Lage in Zürich ermöglicht es Ihnen, Teil eines globalen Netzwerks zu sein und an spannenden Projekten im Bereich Wealth Management mitzuwirken.
Kontaktdaten:
Bank Julius Bär & Co. Ltd. Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer – Data Analytics Platform 80-100% (f/m/d) - (Contract through our external[...] in Zürich erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Bank Julius Bär & Co. Ltd.
Gehe auf die Karriere-Seite von Bank Julius Bär & Co. Ltd. und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer – Data Analytics Platform 80-100% (f/m/d) - (Contract through our external[...] in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Bank Julius Bär & Co. Ltd. zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
