In dieser Rolle gestaltest du die Energiewende aktiv mit, indem du aus vielfältigen Daten innovative Lösungen und Optimierungspotenziale für die Stromnetzplanung entwickelst. Du analysierst grosse Datenmengen, identifizierst Muster und Trends und leitest daraus konkrete Handlungsempfehlungen für intelligente Verteilnetze ab. Dabei kombinierst du dein analytisches Denken mit modernsten Methoden der Datenwissenschaft, um technische und strategische Fragestellungen zu beantworten. Du verantwortest die datenbasierte Weiterentwicklung von Prozessen und Modellen, die zu einer effizienten, sicheren und zukunftsfähigen Netzplanung beitragen. So trägst du entscheidend dazu bei, die Verteilnetze von morgen intelligenter und nachhaltiger zu machen.

• Design und Weiterentwicklung skalierbarer Datenarchitekturen (z. B. Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) unter Berücksichtigung verschiedener Datenformate und Use Cases

• Aufbau und Betrieb von Datenpipelines (ETL/ELT) zur Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten aus IT- und OT-Systemen

• Entwicklung von Analyse- und Data-Science-Lösungen inkl. Einsatz von Machine Learning und statistischen Methoden

• Durchführung von datengetriebenen Analysen für Netzplanung, Betrieb und Optimierung (z. B. Forecasting, Lastanalysen, Anomalieerkennung)

• Sicherstellung von Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Governance (z. B. Data Catalog, Data Lineage, Quality Checks)

• End-to-End-Verantwortung für den Datenlebenszyklus von Ingestion über Storage bis hin zu Reporting und Archivierung

• Zusammenarbeit mit Fachbereichen sowie IT/OT zur Definition von Datenmodellen und analytischen Anforderungen

• Weiterentwicklung der Datenplattform (z. B. Azure Data Factory, Databricks, Spark, SQL-basierte Systeme)

• Hochschulabschluss in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder vergleichbare Qualifikation

• Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen sowie in Datenmodellierung und -analyse

• Gute Kenntnisse in Programmiersprachen und Tools wie Python, SQL, R oder Scala

• Erfahrung mit Datenplattformen und Technologien (z. B. Spark, Databricks, Power BI, Cloud Data Services)

• Kenntnisse in Machine Learning, Statistik oder AI-Methoden von Vorteil

• Verständnis für Datenflüsse, Systemintegration und idealerweise für technische Infrastrukturen

• Strukturierte, analytische und konzeptionelle Arbeitsweise

• Sehr gute Deutsch- oder Französischkenntnisse sowie gute Kenntnisse der jeweils anderen Sprache