IT Data Analytics Engineer - Banking Data Platforms

IT Data Analytics Engineer - Banking Data Platforms

Full Time 70200 - 85800 CHF / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Erstelle Ad-hoc-Auswertungen und betreibe die Datenplattform für innovative Banklösungen.
  • Unternehmen: Liechtensteinische Landesbank AG - ein agiles, internationales Team.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte nachhaltige Datenlösungen und arbeite mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Data Engineering erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70200 - 85800 CHF pro Jahr.

LLB - Liechtensteinische Landesbank AG in der Schweiz sucht einen IT Data Analytics Engineer (w/m/d).

Sie erstellen Ad-hoc-Auswertungen aus Avaloq und dem Enterprise Data Hub sowie den Betrieb der Datenplattform.

Sie bringen fundierte SQL-Kenntnisse, Erfahrung im Data Engineering und idealerweise Avaloq-Kenntnisse mit.

Sie arbeiten in einem agilen, internationalen Team und entwickeln pragmatische, nachhaltige Datenlösungen.

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IT Data Analytics Engineer - Banking Data Platforms Arbeitgeber: LLB - Liechtensteinische Landesbank AG

Die LLB ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem innovativen und werteorientierten Umfeld zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und individuelle Verantwortung, während wir gleichzeitig auf die berufliche Entwicklung unserer Mitarbeitenden Wert legen. In dieser Rolle als Fachspezialist:in für Wertpapierabwicklung profitieren Sie von einem kollegialen Miteinander und vielfältigen Weiterbildungsmöglichkeiten, die Ihre Karriere voranbringen.

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Kontaktdaten:

LLB - Liechtensteinische Landesbank AG Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so IT Data Analytics Engineer - Banking Data Platforms 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 LLB - Liechtensteinische Landesbank AG

Gehe auf die Karriere-Seite von LLB - Liechtensteinische Landesbank AG 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 IT Data Analytics Engineer - Banking Data Platforms mit Bravour zu bestehen

SQL-Kenntnisse
Data Engineering
Avaloq-Kenntnisse
Datenanalyse
Agile Methoden
Internationale Teamarbeit
Datenlösungen entwickeln

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 LLB - Liechtensteinische Landesbank AG 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 LLB - Liechtensteinische Landesbank AG arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LLB - Liechtensteinische Landesbank AG 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 LLB - Liechtensteinische Landesbank AG 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.