11 IT - Data Science in Hörhausen

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

In dieser Rolle übernimmst du die Verantwortung für die effiziente Datenverarbeitung und -bereitstellung für anspruchsvolle Fachapplikationen und gestaltest skalierbare Datapipelines von der Konzeption bis zum Betrieb. Du verantwortest die Mitgestaltung und Umsetzung cloudorientierter Architekturen und Technologien und entwickelst sowie implementierst moderne Software-Komponenten und -Schnittstellen. Dabei sorgst du für einen stabilen Betrieb, betreust zentrale Applikationen, behebst Incidents und treibst die Automatisierung von Build- und Release-Prozessen voran. Zudem bringst du neue technische und methodische Impulse ein, insbesondere in den Bereichen Data Integration, ELT/ETL und Cloud Native, und wirkst so aktiv an der Weiterentwicklung einer zukunftsorientierten Datenplattform mit.

• Du übernimmst die Verantwortung für Datenverarbeitung und -bereitstellung für die Applikationen des Fondsmanagements
• In dieser Rolle designst, entwickelst, optimierst und betreibst du skalierbare Datapipelines
• Als cloudorientierte DevOps Fachkraft Datenplattform gestaltest du Cloud Native Architekturen und Technologien aktiv mit
• Du entwickelst und implementierst Software-Komponenten und -Schnittstellen für eine robuste Datenplattform
• In dieser Rolle betreust du Applikationen und behebst dir zugewiesene Incidents zuverlässig
• Du automatisierst Prozesse für Builds und Releases und bringst neue Impulse in Data Integration und Cloud Native ein

• Du verfügst über eine abgeschlossene Ausbildung in Informatik oder Wirtschaftsinformatik (FH, Uni oder vergleichbare Ausbildung).
• Du hast mehrjährige, fundierte Praxis in der ELT/ETL-Entwicklung sowie in der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Du beherrschst moderne Cloud Native Technologien wie Kubernetes, Docker und gängige Cloud-Plattformen sicher.
• Du kennst dich mit Continuous Integration & Delivery aus und arbeitest routiniert mit Tools wie Jenkins, Maven, Tomcat und GitLab.
• Du überzeugst als belastbare, team- und kundenorientierte Persönlichkeit mit ausgeprägtem Innovationsgeist.
• Du bist offen für neue Technologien und alternative Ansätze jenseits klassischer Data-Warehouse-Lösungen und kommunizierst sehr gut auf Deutsch sowie gut auf Englisch.

• Du bist verantwortlich für die Datenverarbeitung und Datenbereitstellung für Applikationen im Fondsmanagement

• Du entwickelst, optimierst und betreibst skalierbare Datapipelines

• Du gestaltest Cloud-Native-Architekturen mit und implementierst Software-Komponenten sowie Schnittstellen

• Zudem betreust du Applikationen und behebst Incidents im laufenden Betrieb

• Du automatisierst Build- und Release-Prozesse und bringst neue Ideen im Bereich Data Integration und Cloud Native ein

• Du hast eine abgeschlossene Ausbildung in Informatik oder Wirtschaftsinformatik (FH, Uni oder vergleichbar)

• Du bringst mehrjährige Erfahrung in der ELT/ETL-Entwicklung und Data Integration mit

• Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Cloud-Native-Technologien wie Kubernetes, Docker und Cloud-Plattformen

• Zudem kennst du dich mit CI/CD-Tools wie Jenkins, Maven, Tomcat und GitLab aus

• Du bist eine team- und kundenorientierte Persönlichkeit, offen für neue Technologien

• Sehr gute Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse

• Du erfasst, modellierst und verarbeitest strukturierte und unstrukturierte Daten

• Du führst Ad-hoc-Analysen durch und bereitest Ergebnisse mit aussagekräftigen Visualisierungen auf

• Du wirkst aktiv bei der Konzeption und Umsetzung von Direktmarketingkampagnen mit und misst deren Erfolg gemeinsam mit Marketing, Vertrieb und Customer Experience

• Du entwickelst Machine-Learning-Modelle für konkrete Anwendungsfälle und setzt diese gezielt ein

• Zudem stellst du den stabilen Betrieb sicher und arbeitest an der Weiterentwicklung der Cloud-Infrastruktur (Azure und Databricks) mit

• Du hast ein Masterstudium in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder quantitativen Wirtschaftswissenschaften mit starkem analytischem Hintergrund abgeschlossen

• Du bringst mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data-Science-Umfeld mit, idealerweise im Finanzsektor

• Du verfügst über fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung mit Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI

• Zusätzlich hast du idealerweise Erfahrung mit Cloud-Technologien wie Azure oder Databricks

• Du arbeitest gerne an komplexen analytischen Fragestellungen, übernimmst Verantwortung im Team und kommunizierst sicher auf Deutsch und Englisch

Im Kundenauftrag suchen wir eine/n Fachspezialist/in Database (80–100%) für ein etabliertes Schweizer IT- und Softwaredienstleistungsunternehmen.

Unser Kunde ist ein innovatives IT-Unternehmen mit mehreren Standorten in der Schweiz und Fokus auf Softwareentwicklung, Systemintegration sowie IT-Consulting für Unternehmen aus verschiedenen Branchen wie öffentliche Verwaltung, Industrie und Finanzdienstleistungen. Mit mehreren hundert Mitarbeitenden gehört das Unternehmen zu den etablierten Technologiepartnern für anspruchsvolle IT-Projekte und unterstützt Kunden bei der Umsetzung moderner digitaler Lösungen.

Zur Verstärkung des technischen Teams suchen wir eine erfahrene Persönlichkeit als Fachspezialist/in Database.

• Betrieb, Administration und Weiterentwicklung von Datenbanksystemen

• Installation, Konfiguration und Wartung von Datenbankplattformen

• Sicherstellung der Performance, Stabilität und Verfügbarkeit der Datenbankumgebungen

• Analyse und Optimierung von Datenbankabfragen sowie Datenbankstrukturen

• Planung und Durchführung von Backup-, Recovery- und Security-Konzepten

• Überwachung der Datenbankumgebungen sowie Performance-Tuning

• Unterstützung von Entwicklungs- und Applikationsteams bei datenbankbezogenen Fragestellungen

• Planung und Umsetzung von Datenbankmigrationen und Systemupgrades

• Mitarbeit bei IT-Projekten und Architekturthemen im Datenbankumfeld

• Erstellung und Pflege von technischen Dokumentationen

• Zusammenarbeit mit internen Teams sowie externen IT-Partnern

• Abgeschlossene Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik oder Wirtschaftsinformatik

• Mehrjährige Erfahrung in der Administration von Datenbanksystemen

• Fundierte Kenntnisse in relationalen Datenbanken (z. B. Oracle, Microsoft SQL Server oder PostgreSQL)

• Erfahrung mit Datenbankperformance, Backup- und Recovery-Konzepten

• Gute Kenntnisse in SQL sowie Datenbankarchitekturen

• Erfahrung in Linux- oder Windows-Serverumgebungen von Vorteil

Im Kundenauftrag suchen wir eine/n Data Engineer / Data Analyst (80–100%) für ein spezialisiertes Schweizer Beratungsunternehmen mit Fokus auf datengetriebene Analysen und digitale Entscheidungsgrundlagen.

Unser Kunde ist ein etabliertes Schweizer Unternehmen mit hoher Expertise im Bereich Datenanalyse, Reporting sowie datenbasierte Entscheidungsunterstützung. Die Organisation arbeitet mit grossen Datenmengen und modernen Analytics-Plattformen, um fundierte Analysen und aussagekräftige Visualisierungen für komplexe Fragestellungen bereitzustellen. Die Weiterentwicklung der Datenplattform und Analyseumgebung ist ein zentraler Bestandteil der digitalen Strategie.

Zur Verstärkung des Teams suchen wir eine engagierte Persönlichkeit als Data Engineer / Data Analyst.

• Entwicklung und Weiterentwicklung von Datenpipelines und Datenmodellen

• Aufbereitung und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellsystemen

• Analyse grosser Datenmengen zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungsprozesse

• Entwicklung und Pflege von Dashboards und Reports mit modernen Datenvisualisierungstools

• Erstellung von Datenanalysen und Auswertungen für interne und externe Stakeholder

• Entwicklung und Optimierung von SQL-Abfragen und Datenbankstrukturen

• Nutzung von analytischen Programmiersprachen wie R für Datenanalysen

• Mitarbeit bei der Weiterentwicklung der Datenplattform und Analytics-Infrastruktur

• Sicherstellung der Datenqualität, Datenkonsistenz und Nachvollziehbarkeit der Analysen

• Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Analysten und Data-Spezialisten

• Erstellung und Pflege von technischen Dokumentationen und Datenmodellen

• Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbar

• Erfahrung im Umgang mit Datenanalysen und Datenplattformen

• Kenntnisse in Datenvisualisierungstools wie Power BI oder Microsoft Fabric

• Erfahrung mit analytischen Programmiersprachen wie R

• Gute Kenntnisse in Datenbankabfragen und SQL

• Verständnis für Datenmodellierung und Datenverarbeitung

• Analytische und strukturierte Arbeitsweise

• 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

• 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

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.

• 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

• 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

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.

• 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

• 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