2 Data Science - Engineer in Basel-Stadt
Azure Cloud Engineer (m/w/d)
Verantwortung
Moderne und skalierbare Datenlösungen in der Cloud entwickeln, implementieren und kontinuierlich weiterentwickeln
End-to-End-Datenarchitekturen konzipieren und umsetzen, insbesondere Data-Lakehouse- und Analytics-Architekturen
Bestehende Data-Warehouse-Lösungen auf moderne Microsoft Cloud Analytics Plattformen migrieren und deren Weiterentwicklung begleiten
ETL-/ELT-Pipelines, Monitoring und automatisierte Lösungen zur Sicherstellung von Datenqualität, Konsistenz und Performance entwickeln und betreiben
Datenplattformen skalieren und optimieren sowie Anforderungen an Architektur, Security, Governance und Teststrategien definieren und gemeinsam mit Fachbereichen, IT und weiteren Stakeholdern umsetzen
Qualifikationen
Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering oder einem vergleichbaren technischen Bereich (ETH/Uni/FH) bzw. eine gleichwertige Ausbildung
Mehrjährige praktische Erfahrung im Data Engineering sowie im Aufbau, Betrieb und der Automatisierung von Data-Warehouse- und Datenplattformen
Fundierte Kenntnisse in ETL/ELT, Data Warehousing und Datenmodellierung; Erfahrung mit dem Oracle-Stack von Vorteil
Praxiserfahrung mit Cloud Computing, Data Storage, Data Processing und Data Governance, idealerweise mit Microsoft Fabric, sowie mit Datenpipelines, Monitoring und Automatisierung
Analytische, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit ganzheitlichem Denken, hoher Eigenverantwortung und ausgeprägter Kommunikationsfähigkeit; Kenntnisse in Datenschutz, Compliance und regulatorischen Anforderungen sowie Offenheit für neue Technologien sind von Vorteil
Benefits
Cloud Data Engineer (m/w/d)
Verantwortung
Moderne und skalierbare Datenlösungen in der Cloud entwickeln, implementieren und kontinuierlich weiterentwickeln
End-to-End-Datenarchitekturen konzipieren und umsetzen, insbesondere moderne Data-Lakehouse- und Analytics-Architekturen
Bestehende Data-Warehouse-Lösungen auf eine moderne Microsoft Cloud Analytics Plattform migrieren und deren Weiterentwicklung begleiten
ETL-/ELT-Pipelines sowie automatisierte Monitoring- und Qualitätssicherungslösungen für Daten und Dateninfrastrukturen entwickeln
Datenqualität, Konsistenz, Sicherheit und Governance sicherstellen sowie Datenschutz- und Compliance-Anforderungen technisch umsetzen
Datenverarbeitung und -speicherung für grosse Datenmengen skalieren, optimieren und hinsichtlich Performance und Effizienz kontinuierlich verbessern
Technische Anforderungen, Architekturen, Security-Konzepte und Teststrategien für moderne Datenprodukte definieren
Als technischer Sparring Partner eng mit Fachbereichen, IT und weiteren Stakeholdern zusammenarbeiten und datengetriebene Lösungen vorantreiben
Qualifikationen
Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering oder einem vergleichbaren technischen Bereich (ETH/Uni/FH) bzw. eine gleichwertige Ausbildung
Mehrjährige praktische Erfahrung im Data Engineering, insbesondere im Aufbau, Betrieb und der Automatisierung von Data-Warehouse- und Datenplattformen
Fundierte Kenntnisse in ETL/ELT, Data Warehousing und Datenmodellierung; Erfahrung mit dem Oracle-Stack ist von Vorteil
Praxiserfahrung mit Cloud Computing, Data Storage, Data Processing und Data Governance, idealerweise mit Microsoft Fabric
Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines, Monitoring- und Automatisierungslösungen sowie im Umgang mit grossen Datenmengen
Kenntnisse in Datenschutz, Compliance und regulatorischen Anforderungen im Versicherungs- oder Gesundheitsumfeld sind von Vorteil
Analytische, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit ganzheitlichem Denken, hoher Eigenverantwortung und ausgeprägter Kommunikationsfähigkeit
Offenheit für neue Technologien und Perspektiven sowie Freude an der Zusammenarbeit mit Fachbereichen, IT und weiteren Stakeholdern
Benefits
