Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für Echtzeit-Entscheidungen und Reporting.
- Unternehmen: Erfahrener IT-Dienstleister mit Fokus auf innovative Lösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen in Zürich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT und Datenmodellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 108000 - 132000 CHF pro Jahr.
Hybride Experis® ist ein globaler Marktführer in der IT-Fachkräftevermittlung, der Festanstellung, Projektlösungen und Managed Services. Mit über 25 Jahren Erfahrung in der Schweiz und Büros in Zürich, Basel und Genf verbinden wir die besten IT-Talente mit führenden Unternehmen. Unsere Mission ist es, Fachleuten zu helfen, ihr Potenzial zu entfalten und in dynamischen, zukunftsorientierten Karrieren zu gedeihen.
Standort: Zürich
Startdatum: ASAP
Dauer: 12 Monate – mit Möglichkeit zur Verlängerung
Hauptverantwortlichkeiten:
- Entwerfen, Entwickeln und Warten von Datenpipelines und Backend-Services für Echtzeitentscheidungen, Berichterstattung, Datensammlung und verwandte Funktionen
- Definieren von Datenanforderungen und Entwickeln von Datenmodellen
- Verwalten und Transformieren von Daten über die Plattform
- Produzieren von qualitativ hochwertigem, gut getestetem und sicherem Code
- Entwickeln und Warten von Software, die darauf abzielt, die Datenverwaltung und -sicherheit zu verbessern
- Entwickeln von Prozessen, die darauf abzielen, Datensicherheit und Datenqualität zu gewährleisten
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 in der Arbeit mit cloudbasierten Datentechnologien, vorzugsweise auf Microsoft Azure, innerhalb von Continuous Integration und Delivery (CI/CD) Umgebungen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit großangelegten 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 Dokumentendatenbanken
- Vertrautheit mit Cloud-Speicherlösungen wie Azure Data Lake und Blob Storage
- Solides Verständnis der Prinzipien des Datenmodellierens (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 Zusammenarbeitfähigkeiten, Fähigkeit, technische Führung für andere Entwickler zu bieten
Aufgrund der Schweizer Arbeitsgenehmigungsbeschränkungen können wir nur Bewerbungen von EU-Bürgern oder Inhabern einer gültigen Arbeitsgenehmigung in der Schweiz berücksichtigen.
Senior Data Engineer – Data Analytics Platform in Zürich Arbeitgeber: Elan Computing (Schweiz) AG
Experis bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Zürich, wo Sie als Senior Java Engineer an spannenden Projekten im Bereich der verteilten Finanzsysteme arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und Teamarbeit fördern wir eine Kultur des Wissensaustauschs und der kontinuierlichen Verbesserung. Unsere hybriden Arbeitsmodelle und die Möglichkeit, mit internationalen Teams zu kollaborieren, machen uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für Fachkräfte, die nach sinnvollen und herausfordernden Aufgaben suchen.
Kontaktdaten:
Elan Computing (Schweiz) AG Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer – Data Analytics Platform 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 Senior Data Engineer – Data Analytics Platform bei Elan Computing (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 Senior Data Engineer – Data Analytics Platform 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 Elan Computing (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 Elan Computing (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!
