7 Data Science - Scientist/Analyst in Schinznach-dorf

Die industrielle Zukunft basiert auf strukturierten Daten, intelligenten Prozessen und vernetzten Systemen. Gesucht wird eine technisch versierte Persönlichkeit, welche Datenlandschaften im Maschinenbau weiterentwickelt und die Grundlage für digitale Innovationen schafft.

• Verantwortung für die Strukturierung, Qualität und Weiterentwicklung technischer Daten im industriellen Umfeld

• Aufbau und Optimierung von Datenmodellen für komplexe Maschinen- und Produktinformationen

• Sicherstellung einer hohen Datenqualität entlang des gesamten Produktlebenszyklus

• Analyse bestehender Datenprozesse und Entwicklung effizienter Verbesserungsmassnahmen

• Zusammenarbeit mit Engineering, Produktion und IT zur Optimierung digitaler Prozesse

• Weiterentwicklung von Datenstandards, Governance-Strukturen und Dokumentationsprozessen

• Unterstützung bei Digitalisierungsprojekten im Umfeld Industrie 4.0 und Smart Manufacturing

• Integration moderner Technologien wie Data Analytics, automatisierte Datenverarbeitung und digitale Zwillinge

• Mehrjährige Erfahrung im Datenmanagement, Product Data Management oder Engineering-Umfeld

• Technisches Verständnis aus dem Maschinenbau oder einer vergleichbaren Industriebranche

• Erfahrung mit strukturierten Produktdaten, Stammdatenmanagement oder PLM-Systemen

• Verständnis für industrielle Prozesse und technische Dokumentationen

• Erfahrung mit modernen Datenmanagement-Methoden und digitalen Plattformen

• Analytische Denkweise sowie strukturierte und präzise Arbeitsweise

• Freude an der Schnittstelle zwischen Technik, Daten und Digitalisierung

• Analyse von operativen Kunden- und Marktdaten mithilfe geeigneter statistischer Methoden

• Entwicklung und Weiterentwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen zur Generierung neuer Erkenntnisse

• Integration von Algorithmen in bestehende Applikationen und Systeme

• Einsatz von Predictive Analytics zur Erstellung von Forecasts und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen

• Mitgestaltung und Weiterentwicklung des Bereichs Data Analytics innerhalb der Organisation

• Abgeschlossenes Studium in einer technischen oder naturwissenschaftlichen Disziplin (z. B. Mathematik, Statistik, Informatik) oder gleichwertige Berufserfahrung

• Erfahrung in Data Analytics, Data Science und/oder Data Engineering

• Sehr gute Kenntnisse in Python, R und SQL, idealerweise zusätzlich in C#

• Von Vorteil Erfahrung in Datenvisualisierung mit Power BI oder Tableau

• Freude an Kommunikation und Zusammenarbeit in Deutsch und Englisch

• Analyse von Datenbeständen sowie Identifikation von Dateninkonsistenzen und Qualitätsproblemen

• Entwicklung von Konzepten zur Integration von Daten aus unterschiedlichen Systemen

• Erstellung und Pflege von Datenmodellen zur strukturierten Abbildung von Informationen

• Erstellung von Berichten und Auswertungen für Projektleitungen und Stakeholder

• Koordination von Initiativen in Zusammenarbeit mit Daten- und Prozessverantwortlichen

• Bachelor- oder höherer Abschluss in Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren Bereich

• Gute Kenntnisse in MS Power BI, Excel sowie Makros und VBA-Programmierung

• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

In dieser Rolle übernimmst du die Konzeption, den Aufbau und die Pflege skalierbarer, robuster Data-Warehouse-Lösungen. Du verantwortest die Entwicklung, Optimierung und Überwachung von ETL/ELT-Pipelines, sicherst hohe Datenqualität sowie konsistente Data Governance und übersetzt fachliche Anforderungen in leistungsfähige Datenmodelle. Dabei arbeitest du eng mit Software-Engineering-Teams, unter anderem mit Laravel-basierten Applikationen, zusammen und optimierst Datenarchitektur sowie Abfrage-Performance. Du dokumentierst Datenflüsse, Modelle und Prozesse und schaffst damit eine stabile Basis für BI-, Reporting- und Advanced-Analytics-Anwendungen. Als erfahrene Fachperson agierst du zudem als technische Ansprechperson für Data-Warehouse-Themen und unterstützt jüngere Teammitglieder als Mentor·in.

• Du entwickelst, betreibst und wartest skalierbare und robuste Data-Warehouse-Lösungen.
• In dieser Rolle optimierst und überwachst du ETL/ELT-Pipelines für eine nahtlose Datenintegration.
• Du stellst hohe Datenqualität, Konsistenz und Governance über alle Systeme hinweg sicher.
• Als Data Warehouse Entwickler·in übersetzt du Business- und Analytics-Anforderungen in skalierbare Datenmodelle und optimierst die Datenarchitektur sowie Abfrageperformance.
• Du dokumentierst Datenflüsse, Datenmodelle und Prozesse klar und nachvollziehbar.
• In dieser Rolle unterstützt du BI-, Reporting- und Advanced-Analytics-Anwendungen und übernimmst als technische Ansprechperson Mentoring für Junior-Teammitglieder.

• Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering oder einem vergleichbaren Fachgebiet.
• Mehrjährige praktische Erfahrung im Data Warehousing und in der Datenintegration zeichnet dich aus.
• Du beherrschst SQL sicher und modellierst Datenstrukturen souverän (z. B. Star- und Snowflake-Schemata).
• Du arbeitest routiniert mit modernen Data-Warehouse-Technologien wie Snowflake, BigQuery, Redshift oder ähnlichen Lösungen.
• Kenntnisse im Umgang mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP sowie erste Erfahrungen mit Applikations-Backends (idealerweise Laravel/PHP) bringst du mit.
• Du gehst analytisch, strukturiert und lösungsorientiert vor und kommunizierst fliessend auf Englisch.

In dieser Rolle gestaltest du eine skalierbare und robuste Datenlager-Architektur und übernimmst die Verantwortung für den Aufbau, die Weiterentwicklung und die Wartung leistungsfähiger Data-Warehouse-Lösungen. Du entwickelst, optimierst und überwachst ETL/ELT-Pipelines, stellst hohe Datenqualität, Konsistenz und Governance sicher und übersetzt fachliche sowie analytische Anforderungen in belastbare Datenmodelle. Dabei arbeitest du eng mit Software-Engineering-Teams zusammen, optimierst Datenarchitekturen und Abfrage-Performance und dokumentierst Datenflüsse, Modelle und Prozesse klar und nachvollziehbar. Zudem unterstützt du Business-Intelligence-, Reporting- und Analytics-Anwendungen und schaffst damit die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen. Als Fachkraft für Datenlager-Architektur übernimmst du eine technische Lead-Rolle in diesem Themenfeld und begleitest weniger erfahrene Kolleg:innen als kompetente Ansprechperson.

• Du konzipierst, entwickelst und betreibst skalierbare, robuste Data-Warehouse-Lösungen.
• In dieser Rolle entwickelst, optimierst und überwachst du ETL/ELT-Pipelines für eine nahtlose Datenintegration.
• Du stellst hohe Datenqualität, Konsistenz und Governance über alle Systeme hinweg sicher.
• Als Fachkraft für Datenlager-Architektur arbeitest du eng mit Software-Engineering-Teams zusammen und integrierst Daten effizient, auch in Laravel-basierten Anwendungen.
• Du übersetzt fachliche und analytische Anforderungen in skalierbare Datenmodelle und optimierst Datenarchitektur sowie Abfrageperformance.
• In dieser Rolle dokumentierst du Datenflüsse, Modelle und Prozesse und übernimmst fachliche Führung in Data-Warehouse-Themen inklusive Mentoring für Juniors.

• Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering oder einem verwandten Fachgebiet.
• Du hast mehrere Jahre Berufserfahrung in Data Warehousing und Data Engineering.
• Du beherrschst SQL sicher und bist versiert im Datenmodellieren (z.B. Star- und Snowflake-Schemata).
• Du arbeitest routiniert mit modernen Data-Warehouse-Technologien wie Snowflake, BigQuery, Redshift oder vergleichbaren Lösungen.
• Du kennst dich mit gängigen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP aus und hast idealerweise Erfahrung mit Application Backends (z.B. Laravel/PHP).
• Du arbeitest selbstständig, analytisch und strukturiert und kommunizierst fliessend in Englisch (Deutsch oder Französisch sind ein Plus).

Unser Partner gehört zu den führenden medizinischen Einrichtungen in der Schweiz und bietet modernste Patientenversorgung basierend auf neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen an. Durch enge Kooperationen mit renommierten Universitäten und Life-Science-Unternehmen sorgt das Unternehmen für innovative Behandlungskonzepte und Spitzenleistungen in Forschung und Lehre. Mit der Strategie 2025 verfolgt das Unternehmen klare Ziele zur Bewältigung zukünftiger Herausforderungen und zur Weiterentwicklung in der medizinischen Versorgung. Mit über 7'200 Mitarbeitenden bietet unser Partner eine moderne Infrastruktur für exzellente Gesundheitsversorgung und Forschung an.

In dieser Rolle übernimmst du die fachliche Verantwortung für Datenanalyse und Reporting und sorgst dafür, dass relevante Kennzahlen transparent und verständlich aufbereitet werden. Du analysierst komplexe Datenströme, leitest daraus fundierte Erkenntnisse ab und entwickelst aussagekräftige Reports für unterschiedliche Anspruchsgruppen. Du verantwortest die Weiterentwicklung von Analyse- und Reporting-Konzepten und stellst sicher, dass Standards, Datenqualität und Prozesse stetig optimiert werden. Zudem koordinierst du Anforderungen aus dem Fachbereich, priorisierst diese und begleitest die Umsetzung in enger Abstimmung mit den technischen Schnittstellen. Dabei nutzt du dein professionelles Know-how, um datenbasierte Entscheidungen zu stärken und einen messbaren Mehrwert zu schaffen.

• Du verantwortest die fachliche Weiterentwicklung eines klinischen Data Warehouses inklusive Reporting-, BI-, Self-Service- und Schnittstellenlandschaft.

• Du priorisierst und steuerst das Product Backlog und stellst eine wertschöpfungsorientierte Umsetzung datengetriebener Anforderungen sicher.

• Du arbeitest eng mit Data Engineering, Analytics und klinischen Fachbereichen zusammen und übersetzt Business Needs in skalierbare Datenlösungen.

• Du entwickelst aus klinischen Rohdaten und Prozessen verwertbare Insights für medizinische, pflegerische und betriebliche Entscheidungen.

• Du gestaltest Data-Governance-, Zugriffs- und Berechtigungskonzepte aktiv mit und treibst deren Weiterentwicklung voran.

• Du verfügst über mehrjährige Erfahrung in Data & Analytics in einem regulierten oder komplexen Umfeld

• Du bringst fundiertes Know-how in Data Warehousing, SQL, Datenmodellierung sowie modernen Cloud- oder On-Prem-Datenarchitekturen mit.

• Du hast Erfahrung als Product Owner, Data Lead oder Business Analyst und arbeitest sicher mit agilen Methoden und Backlog-Management.

• Du verstehst klinische oder betriebliche Prozesse und kannst diese strukturiert in datenbasierte Anforderungen übersetzen.

• Du hast einen Hochschulabschluss in Data Science, Informatik, (Medizin-)Informatik, Statistik oder einem vergleichbaren Bereich sowie starke Kommunikations- und Stakeholder-Kompetenz.