Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich

Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich

Zürich Vollzeit 90000 - 110000 CHF / Jahr (geschätzt) Vor Ort
Q

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und arbeite an innovativen KI-Lösungen.
  • Unternehmen: QuantumBlack, AI by McKinsey - ein globales Team mit vielfältigen Talenten.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Sozialleistungen und kontinuierliche Weiterbildung.
  • Weitere Informationen: Wachse in einem inspirierenden Team und entwickle deine Fähigkeiten an der Schnittstelle von Technologie und Geschäft.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und löse reale Herausforderungen in einem dynamischen Umfeld.
  • Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.

Who You'll Work With

Driving lasting impact and building long-term capabilities with our clients is not easy work.

You are the kind of person who thrives in a high performance/high reward culture - doing hard things, picking yourself up when you stumble, and having the resilience to try another way forward.

In return for your drive, determination, and curiosity, we'll provide the resources, mentorship, and opportunities you need to become a stronger leader faster than you ever thought possible.

Your colleagues—at all levels—will invest deeply in your development, just as much as they invest in delivering exceptional results for clients.

Every day, you'll receive apprenticeship, coaching, and exposure that will accelerate your growth in ways you won't find anywhere else.

When you join us, you will have

  • Continuous learning: Our learning and apprenticeship culture, backed by structured programs, is all about helping you grow while creating an environment where feedback is clear, actionable, and focused on your development.

The real magic happens when you take the input from others to heart and embrace the fast‑paced learning experience, owning your journey.

  • A voice that matters: From day one, we value your ideas and contributions.

You'll make a tangible impact by offering innovative ideas and practical solutions, all while upholding our unwavering commitment to ethics and integrity.

We not only encourage diverse perspectives, but they are critical in driving us toward the best possible outcomes.

  • Global community: With colleagues across 65+ countries and over 100 different nationalities, our firm's diversity fuels creativity and helps us come up with the best solutions for our clients.

Plus, you'll have the opportunity to learn from exceptional colleagues with diverse backgrounds and experiences.

  • World‑class benefits: On top of a competitive salary (based on your location, experience, and skills), we provide a comprehensive benefits package to enable holistic well‑being for you and your family.
  • Your Impact

As a Data Engineer, you will design and maintain scalable data pipelines, manage secure data environments, and prepare data for advanced analytics while collaborating with cross‑functional teams and clients.

You'll tackle real‑world challenges, contribute to innovative AI solutions, and grow as a technologist by working alongside diverse experts across industries.

In this role, you will design and build scalable, reproducible data pipelines for machine learning.

You'll assess data landscapes, ensure data quality, and prepare data for advanced analytics models.

Additionally, you'll manage secure data environments and contribute to R&D projects and internal asset development, expanding your technical expertise.

Your work will address real‑world challenges across industries.

Collaborating with Mc Kinsey's Quantum Black and Labs teams, you'll help build innovative machine learning systems that accelerate AI adoption and solve business problems at scale, enabling clients to achieve meaningful impact.

You'll be based in Zurich as part of our global Data Engineering community.

Working in cross‑functional Agile teams, you'll collaborate with Data Scientists, Machine Learning Engineers, and industry experts to deliver advanced analytics solutions.

You'll be partnering with clients, from data owners to C‑level executives, and help solve complex problems that drive business value.

This role offers an exceptional environment to grow as a technologist and collaborator.

You'll develop expertise at the intersection of technology and business by tackling diverse challenges.

Surrounded by inspiring, multidisciplinary teams, you'll gain a holistic understanding of AI while working with some of the best talent in the world.

  • Your Qualifications and Skills
  • Degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or equivalent experience.
  • Up to 2 years of experience building data pipelines in a professional setting (for example, internship) to solve business problems.
  • Ability to write clean and maintainable code in an object‑oriented language, e. g., Python, Scala, Java.
  • Familiarity with analytics libraries (e. g., pandas, numpy, matplotlib), distributed computing frameworks (e. g., Spark, Dask), and cloud platforms (e. g., AWS, Azure, GCP).
  • Exposure to software engineering concepts and best practices, inc. Dev Ops, Data Ops and MLOps will be beneficial.
  • While we advocate for using the right tech for the right task, we often leverage the following technologies: Python, Py Spark, the Py Data stack, SQL, Airflow, Databricks, our own open‑source data pipelining framework called Kedro, Dask/RAPIDS, container technologies such as Docker and Kubernetes, cloud solutions such as AWS, GCP, and Azure, and more.
  • Practical experience in generative AI application development.
  • Proven record of advisory works.
  • Proven record of leadership in a work setting and/or through extracurricular activities.
  • Proficient communication skills in German and English.
  • Effective communication and presentation skills, particularly the ability to explain complex technical concepts in a comprehensible manner adapted to different groups of non‑technical audiences e. g. business managers, heads of products, sales & marketing leads.
  • #J-18808-Ljbffr

Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich Arbeitgeber: QuantumBlack, AI by McKinsey

Als Data Engineer bei QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich profitierst du von einer dynamischen Arbeitskultur, die kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung fördert. Du wirst Teil eines globalen Teams, das Vielfalt schätzt und dir die Möglichkeit bietet, innovative Lösungen zu entwickeln, während du gleichzeitig von erfahrenen Kollegen unterstützt wirst. Mit einem umfassenden Leistungspaket und der Chance, an realen Herausforderungen zu arbeiten, ist dies eine hervorragende Gelegenheit, deine Karriere im Bereich Datenengineering voranzutreiben.

Q

Kontaktdaten:

QuantumBlack, AI by McKinsey Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich erhalten könntest

✨Zeig, was du kannst!

Mach mit bei Open-Source-Projekten oder setz eigene Datenbank-Projekte um. Das zeigt dein Können und gibt dir was Cooles zum Vorzeigen in deinen Gesprächen. Wer auf GitHub nachschaut, wird sehen, was für Skills du hast!

✨Lerne die Szene kennen!

Besuch lokale Meetups für Datenbank-Entwickler oder geh an Fachkonferenzen in der Nähe. Hier kannst du Kontakte knüpfen und sogar direkt Leute von QuantumBlack, AI by McKinsey kennenlernen. Das kann dir einen Vorteil im Bewerbungsprozess verschaffen.

✨Sprich mit Profis!

Such dir Mentoren aus der Datenbank-Branche, die dir wertvolle Einblicke geben können. Frag sie nach Trends und Technologien, die momentan gefragt sind. Das Wissen kannst du dann super in deinen Vorstellungsgesprächen einbringen.

✨Bewirb dich direkt bei uns!

Such dir offene Stellen für Datenbanken auf unserer Website raus und bewirb dich direkt! Wir schätzen das Engagement und sind immer auf der Suche nach Talenten, die unser Team verstärken können.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Zürich mit Bravour zu bestehen

Datenpipelines bauen
Python
Scala
Java
Analytische Bibliotheken (z.B. pandas, numpy, matplotlib)
Verteilte Rechenframeworks (z.B. Spark, Dask)
Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP)

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Datenbank-Fähigkeiten richtig präsentieren:Stell sicher, dass deine Fähigkeiten in der Datenbankentwicklung klar und deutlich auf deinem Lebenslauf stehen. Liste relevante Technologien wie SQL, NoSQL oder spezifische Datenbankmanagementsysteme auf. Zeig uns, dass du die Tools beherrschst, die wir im Alltag brauchen!

Projekte und Erfahrungen einfügen:Wenn du schon an Datenbankprojekten gearbeitet hast – sei es in der Schule, im Studium oder in Praktika – vergiss nicht, diese zu erwähnen! Wir wollen sehen, welche Herausforderungen du gemeistert hast und wie du zur Lösung beigetragen hast. Das gibt uns ein gutes Bild deiner praktischen Erfahrung.

Motivation und Ziele zeigen:In deinem Bewerbungsschreiben ist es wichtig, uns zu zeigen, warum du genau in der Datenbankbranche arbeiten willst. Erzähl uns, was dich an dieser Karriere begeistert und wie du dir deine Zukunft bei QuantumBlack, AI by McKinsey vorstellst. Das hilft uns, deine Leidenschaft nachzuvollziehen.

Anpassung der Bewerbung an unsere Vision:Achte darauf, dass deine Bewerbung zu unserer Unternehmensvision bei QuantumBlack, AI by McKinsey passt. Zeig uns, wie deine persönlichen Werte und beruflichen Ziele mit unseren übereinstimmen. Das zeigt, dass du dich mit uns als Unternehmen identifizieren kannst und motiviert bist, Teil unseres Teams zu werden.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei QuantumBlack, AI by McKinsey vorbereitet

✨Mach dich mit Datenbanktools vertraut

Wenn du dich für eine Vollzeitstelle im Bereich Datenbanken bewirbst, ist es wichtig, dass du die gängigsten Datenbankmanagementsysteme wie MySQL, PostgreSQL oder Oracle kennst. Zeig im Interview, dass du mit SQL umgehen kannst und vielleicht sogar einige coole Abfragen oder Optimierungsstrategien parat hast, um deine Kenntnisse unter Beweis zu stellen.

✨Hände hoch für technische Fragerunden!

Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten, die dein Verständnis von Datenbankdesign, Normalisierung und den Umgang mit großen Datenmengen testen. Sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung einzubringen oder hypothetische Szenarien zu lösen, die dir helfen, deine Problemlösungsfähigkeiten zu zeigen.

✨Dein Portfolio zählt!

Für eine Vollzeitstelle soll dein Portfolio eindrucksvoll sein. Wenn du schon an Projekten gearbeitet hast, sei es in der Uni oder privat, dann bring ein paar von diesen Beispielen mit. Das zeigt, dass du nicht nur Theorie drauf hast, sondern auch praktische Erfahrungen gesammelt hast.

✨Sei bereit für das Teamplay

In einer Vollzeitstelle geht’s oft darum, im Team zu arbeiten. Überlege dir, wie du deine Teamfähigkeit unter Beweis stellen kannst. Vielleicht hast du ja schon mal in einem Projektteam gearbeitet und könntest erzählen, wie du die Kommunikation und Zusammenarbeit mit anderen gefördert hast.