Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Projekte im Bereich moderne Datenplattformen und optimiere deren Leistung.
- Unternehmen: EPAM Systems, ein führendes Unternehmen in der IT-Branche mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell und spannende Karrierechancen in einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit den neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Plattformtechnik und Kenntnisse in AWS-Datenservices.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Wir suchen einen Lead Forward-Deployed Engineer (Data platform), der unserem Team im Raum Zürich, Schweiz, in einem hybriden Arbeitsmodus beitritt. In dieser Rolle werden Sie zu einem großangelegten internationalen IT-Projekt beitragen, das sich auf moderne Datenplattformen, Sicherheit, Geschäftsanwendungen und IT-Betrieb konzentriert.
Sie werden dem Data Track beitreten und mit Data Architects, BI Engineers und Business Analysts zusammenarbeiten, während Sie eng mit einem onsite Delivery Lead zusammenarbeiten. Ihr Fokus liegt auf der Optimierung und Verbesserung einer modernen Datenplattform, die auf Technologien wie Snowflake, ClickHouse, dbt, Fivetran und AWS-nativen Datenservices basiert. Darüber hinaus werden Sie KI und agentische Werkzeuge dort einbetten, wo der praktische Wert messbar ist, neue Plattformfähigkeiten prototypisieren und Verbesserungen mit Benutzern vor der Übergabe an die Entwicklung validieren.
Verantwortlichkeiten
- Kontinuierliche Bewertung der Plattformleistung und Identifizierung von Engpässen oder Ineffizienzen zur Verbesserung
- Einbettung von KI und agentischen Werkzeugen in Plattformumgebungen zur Verbesserung von Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Kosteneffektivität
- Prototypisierung neuer Plattformfähigkeiten über Ingestion-, Transformations- und Abfrage-Workflows
- Validierung von Prototypen direkt mit Endbenutzern vor der Übertragung in den Build-Prozess
- Eigenverantwortliche technische Machbarkeitsbewertungen für aufkommende KI-gesteuerte und agentische Optimierungsmöglichkeiten
- Härten validierter Prototypen für die Lieferung und Integration in Standard-Pipelines mit Data Platform Engineers
- Beitrag wiederverwendbarer Optimierungsmuster zur AI Solution Engineering-Praxis
Anforderungen
- 6+ Jahre Erfahrung, einschließlich 2+ Jahre in der Plattformtechnik oder in rollen im Bereich Forward-Deployed/Solutions-Engineering
- Erfahrung mit AWS Data Services
- Praktische Erfahrung mit Python
- Erfahrung mit KI-unterstützten und agentischen Entwicklungstools
- Analyse und Optimierung der Plattformleistung
- Praktische Erfahrung mit Anthropic Claude oder AWS Bedrock
- Englischkenntnisse auf Niveau B2
Nice to have
- Vertrautheit mit LangChain oder anderen Agenten-Orchestrierungs-Frameworks
- Erfahrung mit PostgreSQL
- Grundkenntnisse in Prompt Engineering
- Erfahrung mit Snowflake
- Vertrautheit mit ClickHouse, Fivetran und dbt
Jobdetails
- Arbeitsort: 8001 Zürich (ZH)
- Arbeitsaufwand: 100%
- Stellenantritt: Sofort
- Beschäftigungsdauer: Unbefristet
- Qualifikation: Ungelernt
- Berufserfahrung: Mehr als 3 Jahre
- Ausbildung: Bachelor-Abschluss von einer Fachhochschule oder gleichwertig
- Englisch: Mündlich: Sehr gute Kenntnisse, Schriftlich: Sehr gute Kenntnisse
Lead Forward-Deployed Engineer (Data platform) in Zürich Arbeitgeber: EPAM Systems (Switzerland) GmbH
EPAM Systems (Switzerland) GmbH bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Zürich, wo Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an spannenden Projekten im Bereich KI und Versicherungen zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer flexiblen hybriden Arbeitsweise fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs. Die Mitarbeitenden profitieren von attraktiven Benefits und einem inspirierenden Umfeld, das Kreativität und Engagement belohnt.
Kontaktdaten:
EPAM Systems (Switzerland) GmbH Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Forward-Deployed Engineer (Data 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 Lead Forward-Deployed Engineer (Data platform) bei EPAM Systems (Switzerland) GmbH 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 Lead Forward-Deployed Engineer (Data 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 EPAM Systems (Switzerland) GmbH 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 EPAM Systems (Switzerland) GmbH 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!
