Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle LLM-gestützte Systeme für Data-Warehouse-Migrationen und -Transformationen.
- Unternehmen: Callista, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Consulting und Engineering.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, spannende Projekte und wertvolle praktische Erfahrungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen in der Schweiz.
- Warum dieser Job: Werde Teil zukunftsweisender LLM-Technologien und verbessere reale Datenworkflows.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML/LLM, Data-Warehouse-Systemen und sehr gute SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Wir suchen Data & AI Engineers zur Unterstützung bei der Migration und Modernisierung groß angelegter Data-Warehouse-Umgebungen mithilfe LLM-gestützter Workflows. Die Rolle verbindet angewandtes Machine Learning, Data Engineering und Software Engineering mit einem starken Fokus auf die Entwicklung zuverlässiger, produktionsreifer LLM-basierter Systeme für Datentransformation, Validierung und Automatisierung. Es handelt sich hierbei nicht um eine Forschungsrolle. Der Erfolg wird daran gemessen, robuste Systeme zu entwickeln und in den produktiven Einsatz zu bringen, die reale Workflows auf Datenplattformen verbessern und automatisieren.
Wir freuen uns, Dich für zukünftige spannende Data-Engineering/LLM-Projekte in der Schweiz in unseren Talentpool aufzunehmen. Die Projekte werden sich in absehbarer Zeit weiter konkretisieren und bieten Dir die Möglichkeit, wertvolle praktische Erfahrungen im zukunftsorientierten Bereich der LLM-Technologien zu sammeln.
Hauptaufgaben
- Konzeption und Entwicklung LLM-gestützter Systeme zur Unterstützung von Data-Warehouse-Migrations- und Transformationsprozessen
- Entwicklung interner Tools und Workflows unter Einsatz von LLMs für die Generierung und Übersetzung von Datenflüssen (z. B. SQL, Spark, Flink, Kafka, dbt), Schema-Übersetzung und Datenvalidierung
- Konzeption und Implementierung von Evaluierungsframeworks für LLM-generierte Ergebnisse, z. B. ausführungsbasierte Prüfungen, Assertions und diff-basierte Validierung
- Aufbau und Betreuung von Datenpipelines und Orchestrierungs-Workflows in produktiven Umgebungen
- Optimierung und Fehleranalyse groß angelegter Datenverarbeitungssysteme in verteilten Umgebungen
- Einsatz von agentenbasierten Ansätzen und Tool-Use-Patterns, wo sinnvoll, mit Fokus auf zuverlässige und kontrollierte Ausführung
- Zusammenarbeit mit Data Engineers und Platform Teams zur Modernisierung bestehender Legacy-Data-Warehouse-Systeme
Stellenanforderungen
- Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung von ML-/LLM-basierten Produkten oder internen Tools; Erfahrung mit dem produktiven Einsatz solcher Systeme ist zwingend erforderlich.
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning oder Statistik, einschließlich Feature Engineering, Evaluierungsmethoden und Versuchsdesign.
- Praktische Erfahrung mit Data-Warehouse- oder Big-Data-Systemen, z. B. Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Teradata, Oracle, Spark oder Kafka
- Analyse von Legacy-Quellen (COBOL, SAS, JCL, DB2) mit LLM-Unterstützung; Interesse an Legacy-Code vorausgesetzt
- Erfahrung im operativen Einsatz von Tools zur Orchestrierung von Datenpipelines, z. B. Airflow oder Dagster
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit mindestens einem weiteren Framework zur Datenverarbeitung (z. B. Spark, Flink, dbt) sowie ein gutes Verständnis der Prinzipien des Analytics Engineering
- Erfahrung mit Best Practices im Software Engineering, insbesondere:
- Vertrautheit mit LLM-Workflows:
- Verarbeitung und Parsing strukturierter Ausgaben
- Token- und Kostenmanagement
- Auswahl geeigneter Modelle und Abwägung von Vor- und Nachteilen
- Entwicklung robuster Evaluierungsstrategien
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Zürich, Schweiz
Callista ist ein partnergeführtes Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz, das sich auf die Bereitstellung von Experten, schlagkräftigen Teams sowie Managed-Capacity-Lösungen für Consulting-, Engineering- und Betriebsleistungen spezialisiert hat. Wir verbinden die Nähe und Qualität eines Schweizer Partners mit der Skalierbarkeit unseres Nearshore Centers in Serbien. Dieses Modell bietet Ihnen maximale Flexibilität - wirtschaftlich, zuverlässig und zukunftssicher. Mit einem starken Netzwerk, das sich von der Schweiz über Deutschland bis in die Balkanregion erstreckt, sowie tiefgreifender technologischer und methodischer Expertise schaffen wir die perfekte Balance zwischen lokaler Nähe und internationaler Effizienz.
Talent Pool - Data & AI Engineer - DWH Transformation Arbeitgeber: Callista
Callista bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Teamarbeit gefördert werden. Als Senior Java/Angular Backend Developer haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten in der Azure Cloud zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem agilen DevOps-Team weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einer starken Unternehmenskultur, die auf persönliches Wachstum und Zusammenarbeit setzt.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Talent Pool - Data & AI Engineer - DWH Transformation 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 Callista
Gehe auf die Karriere-Seite von Callista 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 Talent Pool - Data & AI Engineer - DWH Transformation 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 Callista 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 Callista arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Callista 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 Callista 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.
