Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines auf der SBB Enterprise Analytics Platform.
- Unternehmen: SBB, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Wachstumschancen und spannenden Projekten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit robusten Datenmodellen und modernen Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Java, TypeScript und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Das kannst du bewegen.
- Als Data Engineer entwickelst und betreibst du Datenpipelines sowie skalierbare Datenprodukte auf der SBB eigenen Enterprise Analytics Platform mit Snowflake als Datawarehouse.
Damit schaffst du verlässliche Datengrundlagen für Entscheidungen in der Energie.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Analysts bei der Erschliessung von Datenquellen.
Du konzipierst stabile Integrationsprozesse und transformierst verschiedene Formate in nachhaltige Modelle.
- CI/CD Pipelines, Monitoring und Automatisierung treibst du voran und sicherst so Qualität, Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit der Datenprodukte.
- Robuste Datenmodelle und saubere Datenaufbereitung, die konsistente, konsumorientierte Datensichten für Analytics und Automatisierung bereitstellen.
Das bringst du mit.
- Dank deinem selbständigen und initiativen Arbeiten mit ausgeprägter Teamorientierung, übernimmst du Verantwortung, um Veränderungen aktiv mitzugestalten.
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung mit Python, Java und Type Script sowie den dazugehörigen Frameworks (dbt, Spring Boot, Angular)
- Sicherer Umgang mit SQL, Data Modelling und ETL beziehungsweise ELT. Praxis mit Dev Ops und CI/CD sowie Containerisierung mit Docker, Kubernetes oder Open Shift.
- Von Vorteil ist Erfahrung in Umgang mit Snowflake, Tekton, Argo CD und Git sowie jegliche Erfahrungen mit Geodaten (Arc GIS und FME), Datenvisualisierung (Power BI und Streamlit) und agilen Arbeitsweisen wie SAFe oder Scrum.
- Sprachkompetenz in Deutsch und Englisch auf mindestens Niveau C1.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer (m/w/d) in Bern Arbeitgeber: Schweizerische Bundesbahnen SBB
Als Teamleiter:in Logistik bei uns in St. Gallen profitierst du von einer dynamischen und unterstützenden Arbeitskultur, die auf Teamarbeit und persönliche Entwicklung setzt. Wir bieten dir nicht nur attraktive Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch ein Umfeld, in dem deine Ideen geschätzt werden und du aktiv zur Optimierung unserer Logistikprozesse beitragen kannst. Zudem garantieren wir eine ausgewogene Work-Life-Balance und ein kollegiales Miteinander, das den Grundstein für deinen beruflichen Erfolg legt.
Kontaktdaten:
Schweizerische Bundesbahnen SBB Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/w/d) in Bern 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 Schweizerische Bundesbahnen SBB
Gehe auf die Karriere-Seite von Schweizerische Bundesbahnen SBB 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 (m/w/d) in Bern 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 Schweizerische Bundesbahnen SBB 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 Schweizerische Bundesbahnen SBB arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schweizerische Bundesbahnen SBB 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 Schweizerische Bundesbahnen SBB 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.
