Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle zuverlässige ETL-Pipelines und integriere Daten aus verschiedenen Quellen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Cloud-Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Python und Cloud-Datenarchitekturen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48600 - 59400 CHF pro Jahr.
Verantwortung für die Entwicklung und Orchestrierung zuverlässiger ETL- und Datenpipelines mit Python sowie Integration heterogener Datenquellen aus CRM-, ERP-, Web-, Marketing- und weiteren Business-Systemen.
Konzeption skalierbarer Cloud-Datenarchitekturen und performanter Datenmodelle mit Google BigQuery sowie kontinuierliche Optimierung hinsichtlich Wartbarkeit, Datenqualität und Kosten.
Entwicklung aussagekräftiger KPIs, Aggregationen und Analysemodelle sowie Aufbereitung geschäftsrelevanter Erkenntnisse in interaktiven Dashboards mit Tableau oder Power BI.
Technische Beratung unterschiedlicher Stakeholder, Übernahme eigener Datenprojekte sowie Weiterentwicklung von Standards, Methoden und Best Practices für Analytics und Data Engineering.
Qualifikationen:
- Fundierte Kenntnisse in SQL, relationalen Datenbanken und modernen Cloud Data Warehouses, idealerweise Google BigQuery, kombiniert mit sehr guten Python-Kenntnissen für ETL, APIs und Datenverarbeitung.
- Praktische Erfahrung mit Dataform, dbt oder vergleichbaren Transformationstechnologien sowie sicherer Umgang mit Git-basierten Entwicklungs- und Collaboration-Prozessen.
- Gutes Know-how innerhalb der Google Cloud Platform, insbesondere Cloud Functions sowie idealerweise Cloud Run, Scheduler und IAM; Erfahrung mit BI-Lösungen wie Tableau oder Power BI von Vorteil.
- Analytische und pragmatische Persönlichkeit mit ausgeprägtem Business-Verständnis, überzeugender Kommunikation sowie Deutschkenntnissen auf C1/C2- und Englischkenntnissen auf mindestens B2-Niveau.
Data Engineer & Analytics Specialist (m/w/d) in Basel Arbeitgeber: Rocken®
Als international tätige Strategie- und Transformationsberatung bietet unser Rocken Partner nicht nur spannende Projekte im Bereich digitale Transformation, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien und interdisziplinären Teams. Die Mitarbeitenden profitieren von flexibler Arbeitszeitgestaltung, attraktiven Weiterbildungsangeboten und einer Kultur, die Eigeninitiative und persönliche Entwicklung fördert. Hier hast du die Möglichkeit, aktiv an der Digitalisierung im Banking mitzuwirken und deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer & Analytics Specialist (m/w/d) in Basel 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 Rocken®
Gehe auf die Karriere-Seite von Rocken® 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 Data Engineer & Analytics Specialist (m/w/d) in Basel 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 Rocken® 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 Rocken® arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rocken® 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 Rocken® 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.
