13 offene Stellen Data Science
Data Engineer (m/w/d)
Verantwortung
Du entwickelst und betreibst Datenpipelines zwischen internen und externen Systemen
Du stellst eine stabile, sichere und performante Datenbereitstellung für Analytics und Reporting sicher
Du modellierst Datenstrukturen und harmonisierst unterschiedliche Datenquellen (z. B. CRM, ERP, APIs)
Du führst Analysen durch und leitest relevante Erkenntnisse für Entscheidungsträger ab
Du erstellst Reports, Dashboards und Ad-hoc-Auswertungen für verschiedene Fachbereiche
Qualifikationen
Du hast einen Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Statistik oder einem verwandten Bereich
Du verfügst über starke analytische Fähigkeiten und kannst komplexe Daten in verständliche Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen übersetzen
Du hast Erfahrung im Data Engineering, in Datenanalyse sowie im Aufbau von Datenpipelines und Datenmodellen
Du kannst Anforderungen aus Fachbereichen aufnehmen und in technische Lösungen überführen
Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Benefits
AI & Data Specialist (m/w/d)
Rolle
In dieser Rolle tauchst du tief in die Welt moderner Daten- und AI-Lösungen ein und trägst dazu bei, anspruchsvolle Data- und Machine-Learning-Systeme von der Idee bis in den produktiven Betrieb zu führen. Du übernimmst Verantwortung für die Analyse von Anforderungen, die Konzeption und Implementierung von Data Pipelines und Plattformen sowie die Integration von ML- und LLM-Lösungen unter Berücksichtigung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Automatisierung. Du verantwortest zudem die Entwicklung und Weiterentwicklung von Konzepten und Lösungs-Blueprints rund um Themen wie Data Products, Data Mesh und DataOps. In dieser Position agierst du als technische Ansprechperson, die Kund:innen berät, Ergebnisse adressatengerecht präsentiert und Wissen aktiv mit verschiedenen Stakeholdern teilt. Darüber hinaus trägst du mit deiner Erfahrung im Data- und Software Engineering dazu bei, Best Practices zu etablieren und Teams dabei zu unterstützen, das Potenzial von Daten und künstlicher Intelligenz effektiv zu nutzen.
Verantwortung
Beratung, Engineering und Training im Bereich Data Engineering, AI und Data Products
Analyse von Kundenanforderungen sowie Entwicklung passender Daten- und Plattformlösungen
Design, Aufbau und Betrieb von Data Pipelines, Plattformen und ML/LLM-Integrationen
Weiterentwicklung von Konzepten (z. B. Data Mesh) sowie Präsentation von Ergebnissen und Zusammenarbeit mit Stakeholdern
Qualifikationen
Mehrjährige Erfahrung als Data oder Software Engineer mit Fokus auf Daten- und ML-Systeme
Kenntnisse in modernen Datenplattformen (z. B. Snowflake, Databricks, AWS, Azure)
Erfahrung mit DataOps, Data Warehousing, Data Mesh und verteilten Systemen
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Erfahrung im Consulting-Umfeld
Benefits
Senior Data Engineer (m/w/d)
Rolle
In dieser Rolle gestaltest du eine moderne Datenplattform mit und entwickelst robuste Datenpipelines für Geo-, Sensor-, Netz-, Finanz- und Marktdaten. Du übernimmst die Verantwortung dafür, dass grosse und komplexe Datenmengen zuverlässig, performant und sicher verfügbar sind. Dabei nutzt du Azure-Technologien, um skalierbare Lösungen für datenbasierte Entscheidungen und effiziente Energieprozesse aufzubauen. Du arbeitest eng mit GIS- und Fachteams zusammen, um Anforderungen zu verstehen und in stabile, wartbare Datenarchitekturen zu übersetzen. Zudem trägst du dazu bei, Standards und Best Practices für den Umgang mit Geodaten und anderen geschäftskritischen Informationen weiterzuentwickeln.
Verantwortung
Modellierung und Verknüpfung komplexer Datenstrukturen sowie serviceorientierte Integration in eine bestehende Analytics-Plattform
Migration und Weiterentwicklung der aktuellen Datenarchitektur Richtung Microsoft Fabric
Aufbau, Betrieb und Optimierung stabiler Datenpipelines für verschiedene Fachbereiche (inkl. Zeitreihen und Geodaten)
Entwicklung von Datenaufbereitungen und Features sowie Versionierung von Datensätzen für Analytics-, ML- und Ad-hoc-Use-Cases
Definition, Monitoring und Dokumentation von Datenqualitätsmetriken und Metadaten
Kontinuierliche Weiterentwicklung der Datenplattform mit Fokus auf Kosten- und Performance-Optimierung in Azure
Qualifikationen
Abgeschlossenes Studium in Informatik, Geodaten, Statistik, Mathematik oder ähnlicher Fachrichtung
Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung in mehrstufigen Datenaufbereitungen (idealerweise mit dbt auf PostgreSQL)
Praxiserfahrung mit Azure Data Lake Storage, Delta Lake sowie Synapse oder Microsoft Fabric
Erfahrung in Datenmodellierung (z. B. Kimball), Versionskontrolle (Git) und CI/CD (z. B. Azure DevOps)
Fähigkeit, komplexe technische Inhalte verständlich zu vermitteln
Selbstständige, lernbereite und teamorientierte Arbeitsweise
Deutsch auf Niveau C1, Englisch mindestens B2
Benefits
