Du entwickelst moderne Datenplattformen und schaffst die Grundlage dafür, dass aus grossen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse entstehen. Dabei kombinierst du Data Engineering, Cloud-Technologien und Machine Learning und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig verarbeitet, analysiert und für innovative Lösungen eingesetzt werden können.

• Du entwickelst und optimierst skalierbare ETL-/ELT-Pipelines und automatisierst Datenprozesse für Batch- sowie Echtzeitverarbeitung

• Du integrierst Daten aus verschiedensten Quellen wie APIs, Sensoren, Streaming-Diensten und Unternehmenssystemen

• Du entwirfst moderne Datenarchitekturen und entwickelst Data-Lakehouse- sowie Data-Mart-Lösungen weiter

• Du stellst eine hohe Datenqualität sicher und implementierst Standards für Bereinigung, Governance und Sicherheit

• Du analysierst Daten, entwickelst Features und führst statistische Auswertungen durch, um relevante Business Insights zu generieren

• Du baust produktive Machine-Learning-Pipelines auf und stellst deren Monitoring sowie kontinuierliche Verbesserung sicher

• Du etablierst MLOps-Prozesse und automatisierst Modelltraining, Deployment, Versionierung und Betrieb

• Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computer Science, Software Engineering, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Richtung

• Du verfügst über mehrjährige Erfahrung im Bereich Data Engineering, Datenintegration und modernen Datenplattformen

• Du arbeitest routiniert mit Azure Databricks und Power BI und kennst Cloud-basierte Datenlösungen

• Du bringst Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Kafka, Kinesis oder Pub/Sub mit

• Du programmierst sehr sicher mit Python und verfügst über fundierte Kenntnisse in SQL sowie relationalen und NoSQL-Datenbanken

• Du kennst dich mit MLOps-Werkzeugen wie Azure ML, Databricks ML, MLflow oder Kubeflow aus

• Du verstehst statistische Methoden, Feature Engineering und Modellvalidierung und setzt diese gezielt ein

• Du verfügst über fliessende Deutschkenntnisse