10 Data Science - Engineer in Gallen

In dieser Rolle identifizierst du proaktiv Optimierungspotenziale und leitest daraus eigenständig Initiativen und IT-Projekte ab, die du von der Zieldefinition bis zur erfolgreichen Umsetzung steuerst. Du verantwortest die Evaluation und Umsetzung von KI-Use-Cases, etwa in den Bereichen Automatisierung, intelligente Assistenten und Datenanalyse, und entwickelst dazu Lösungen mit modernen KI-Tools. Dabei übernimmst du die Entwicklung, Einführung, Wartung und kontinuierliche Optimierung von Applikationen, insbesondere auf Basis der Microsoft Power Plattform, mit klarem Fokus auf Benutzerfreundlichkeit. Du arbeitest strukturiert, priorisierst geschickt auch bei mehreren parallelen Themen und trägst die Verantwortung für Entscheidungen, Ergebnisse und den Erfolg deiner Projekte. Zudem bringst du dich aktiv in den fachlichen Austausch ein, verfolgst neue Tools, Features und Best Practices und leistest so einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Digitalisierung.

• Du identifizierst proaktiv Optimierungspotenziale und leitest daraus konkrete Initiativen und IT-Projekte ab.
• In dieser Rolle übernimmst du die Projektleitung, definierst Ziele und Roadmaps und stellst Fortschritt sowie Qualität sicher.
• Du erkennst Projektrisiken frühzeitig, adressierst sie gezielt und sorgst für transparente Kommunikation mit den Stakeholdern.
• Als Anwendungsentwickler:in evaluierst du KI Use Cases wie Automatisierung oder intelligente Assistenten und setzt sie praxisnah um.
• Du entwickelst Lösungen mit modernen KI-Tools und führst diese stabil und nutzerorientiert in den produktiven Betrieb ein.
• In dieser Rolle wartest und optimierst du bestehende und neue Applikationen, insbesondere auf der MS-Powerplattform, kundenfreundlich weiter.

• Du verfügst über einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik mit Schwerpunkt Artificial Intelligence und/oder Software Systems oder über vergleichbare praktische Kompetenzen.
• Du hast fundierte Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen, idealerweise mit Low-Code/No-Code-Plattformen und der Microsoft Power Plattform.
• Du agierst proaktiv, erkennst Handlungsbedarf selbstständig und setzt notwendige Schritte zielgerichtet um.
• Du übernimmst Verantwortung für Entscheidungen, Ergebnisse und den Erfolg deiner Projekte und treibst diese eigenständig voran.
• Du arbeitest strukturiert, kannst Prioritäten auch bei mehreren parallelen Themen setzen und Projekte klar steuern.
• Du brennst für KI, Automatisierung und Daten, baust dein Know-how kontinuierlich aus und tauscht dich aktiv im Team über neue Tools, Features und Best Practices aus.

Datenplattformen bilden das Fundament moderner Entscheidungsprozesse. In dieser Rolle werden bestehende Datenarchitekturen weiterentwickelt und in eine zukunftsfähige Lakehouse-Umgebung überführt, die Business und Analytics optimal unterstützt.

• Weiterentwicklung und Optimierung einer bestehenden on-premise Data-Warehouse-Umgebung als Basis für die zukünftige Datenarchitektur

• Konzeption und technische Umsetzung der Migration hin zu einer modernen Data-Lakehouse-Architektur

• Betrieb, Überwachung und kontinuierliche Weiterentwicklung der Data-Lakehouse-Plattform nach dem Aufbau

• Aufbereitung, Modellierung und Bereitstellung von Daten für BI-, Analytics- und KI-Anwendungsfälle

• Definition und Etablierung von Best Practices in den Bereichen Data Engineering, Data Warehouse und Data Lakehouse

• Beratung von Fachbereichen bei datenbezogenen Fragestellungen sowie Förderung der Data Literacy im Unternehmen

• Enge Zusammenarbeit mit Business Stakeholdern zur Sicherstellung hochwertiger Datenprodukte

• Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder vergleichbare Ausbildung

• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Lakehouse- oder Data-Warehouse-Architekturen (on-premise von Vorteil)

• Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie Erfahrung mit relationalen Datenbanken (insbesondere MSSQL)

• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines

• Kenntnisse in Data Modeling, Data Architecture sowie Data Governance und Data Quality

• Vorteilhaft: Erfahrung mit SAP S/4HANA Datenstrukturen

• Fähigkeit, komplexe technische Themen verständlich zu vermitteln

• Strukturierte, analytische und qualitätsorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung

• Sehr gute Deutschkenntnisse, gute Englischkenntnisse von Vorteil

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).

• Weiterentwicklung und Betrieb der Business Intelligence- und Data Warehouse-Landschaft

• Entwicklung und Optimierung von ETL-Prozessen mit SSIS

• Erstellung und Pflege von Dashboards und Reports in Power BI

• Analyse und Aufbereitung von Daten mit Microsoft SQL Server und T-SQL

• Entwicklung von Datenmodellen und Sicherstellung einer hohen Datenqualität

• Unterstützung der Fachbereiche mit Business Analytics und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen

• Optimierung der Data Engineering- und Reporting-Prozesse

• Mitarbeit bei bereichsübergreifenden BI- und Data-Analytics-Projekten

• Dokumentation und Weiterentwicklung der BI-Architektur

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbare Qualifikation

• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering, Business Intelligence, Data Warehousing oder Analytics

• Fundierte Kenntnisse in Microsoft SQL Server, T-SQL, Power BI und SSIS

• Erfahrung in der Entwicklung von Datenmodellen, ETL-Prozessen und Reporting-Lösungen

• Gute Kenntnisse im Umgang mit ERP-Systemen und relationalen Datenbanken

• Analytische, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise

• Sehr gute Deutschkenntnisse, Englisch von Vorteil

In dieser Rolle steuerst du das unternehmensweite Datenmanagement, indem du Richtlinien für Datenklassifizierung, -qualität und -sicherheit entwickelst und deren Umsetzung sicherstellst. Du verantwortest die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Vorgaben und sorgst dafür, dass Schnittstellen zwischen ERP-, CRM- und BI-Systemen stabil aufgebaut und gepflegt werden. Du stellst konsistente Datenflüsse für operative und analytische Prozesse sicher, überwachst die Datenqualität, führst Root-Cause-Analysen durch und koordinierst Bereinigungs- sowie Validierungsmassnahmen inklusive KPI-Definition und -Monitoring. Du lieferst Daten für Business Intelligence und Reporting, unterstützt beim Aufbau von Dashboards und Analysen und bringst dich aktiv in Digitalisierungsprojekte wie DMS, Scanning oder Kundenportale ein. Zudem berätst du Fachbereiche zur Datenarchitektur und -nutzung, erstellst Prozessdokumentationen und Guidelines und führst Schulungen zu Datenmanagement-Tools und -Prozessen durch.

• Als Koordination von Datenprozessen entwickelst und implementierst Du Richtlinien für Datenklassifizierung, Datenqualität und Datensicherheit.
• Du stellst die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Vorgaben (z. B. DSGVO sowie interne Richtlinien) sicher.
• In dieser Rolle baust Du Schnittstellen zwischen ERP-, CRM- und BI-Systemen auf und pflegst sie, um stabile Datenflüsse zu gewährleisten.
• Du überwachst die Datenqualität, führst Root-Cause-Analysen durch und koordinierst Bereinigungen sowie Validierungen bei Datenqualitätsproblemen.
• Du definierst und trackst KPIs zur Datenqualität und unterstützt die Bereitstellung von Daten für Business Intelligence, Reporting und Dashboards.
• Du wirkst in Digitalisierungsprojekten (z. B. DMS, Scanning, Kundenportal) mit, berätst Fachbereiche zur Datenarchitektur und erstellst Prozessdokumentationen sowie Schulungen.

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Datenmanagement oder eine vergleichbare Ausbildung bringst du mit.
• Mehrjährige Erfahrung in Datenmanagement, Datenintegration und Business Intelligence setzt du gezielt ein, um Datenflüsse stabil und nutzbar zu machen.
• Richtlinien zur Datenklassifizierung, Datenqualität und Datensicherheit entwickelst du und setzt sie konsequent in die Praxis um.
• Datenschutz und Compliance-Vorgaben wie DSGVO sowie interne Richtlinien stellst du im Alltag sicher und berätst dazu die relevanten Stakeholder.
• Schnittstellen zwischen ERP-, CRM- und BI-Systemen baust du auf und pflegst sie, damit operative und analytische Prozesse konsistente Daten erhalten.
• Datenqualitäts-Issues überwachst du als erste Anlaufstelle, analysierst Ursachen, koordinierst Bereinigungen und unterstützt Reporting, Dashboards sowie Schulungen.

Moderne Unternehmen benötigen stabile, skalierbare Datenplattformen für Analytics und KI. Diese Position gestaltet aktiv die Transformation von klassischen Data-Warehouse-Strukturen hin zu einer modernen Data-Lakehouse-Architektur.

• Modernisierung und Weiterentwicklung einer bestehenden Data-Warehouse-Landschaft im On-Premise-Umfeld

• Planung und Umsetzung der Migration zu einer Data-Lakehouse-Architektur

• Sicherstellung des stabilen Betriebs sowie kontinuierliche Optimierung der Datenplattform

• Entwicklung und Bereitstellung von Datenprodukten für BI-, Reporting- und KI-Anwendungen

• Aufbau und Etablierung von Standards im Data Engineering sowie in der Datenarchitektur

• Unterstützung der Fachbereiche bei der Datenaufbereitung und Interpretation von Daten

• Förderung datengetriebener Entscheidungen durch aktive Verbesserung der Data Literacy

• Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern zur Umsetzung datengetriebener Anforderungen

• Abschluss im Bereich Data Engineering, Informatik oder vergleichbarer Fachrichtung

• Mehrjährige Erfahrung mit Data Warehouse- oder Data Lakehouse-Systemen, idealerweise on-premise

• Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit MSSQL oder ähnlichen Datenbanksystemen

• Erfahrung im Design und Betrieb von ETL-/ELT-Pipelines

• Fundiertes Wissen in Data Modeling, Data Governance und Datenqualität

• Vorteilhaft: Kenntnisse in SAP S/4HANA Datenmodellen

• Fähigkeit, technische Zusammenhänge verständlich zu kommunizieren

• Strukturierte, lösungsorientierte und zuverlässige Arbeitsweise

• Sehr gute Deutschkenntnisse, Englischkenntnisse von Vorteil

In dieser Rolle gestaltest du eine moderne Datenplattform und ein leistungsfähiges Lakehouse, das als zentrales Fundament für datengetriebene Entscheidungen dient. Du übernimmst die Verantwortung für Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung der Plattformarchitektur, inklusive Integration verschiedenster Datenquellen. Dabei stellst du Datenqualität, Sicherheit und Automatisierung entlang der gesamten Datenpipeline sicher und setzt geeignete Standards sowie Best Practices um. Du arbeitest eng mit Fachbereichen und Analytics-Teams zusammen, um Anforderungen in skalierbare Datenprodukte und Self-Service-Lösungen zu übersetzen. Zudem identifizierst du kontinuierlich Optimierungspotenziale, evaluierst neue Technologien und trägst so massgeblich zur Weiterentwicklung der Datenlandschaft bei.

• Du optimierst das bestehende on premise Data Warehouse als Basis für die spätere Migration.

• Du gestaltest und setzt die Migration von einem Data Warehouse zu einer on premise Data Lakehouse Architektur technisch um.

• In dieser Rolle betreibst, überwachst und entwickelst du das Data Lakehouse nach dem initialen Aufbau weiter.

• In dieser Rolle arbeitest du aktiv an der Aufbereitung und Bereitstellung von Daten für BI- bis KI-Use-Cases mit.

• Als Data Engineer bringst du Best Practices zu Data Warehouse, Data Lakehouse und Data Engineering ins Team ein und etablierst sie.

• Als Senior berätst und unterstützt du die Businessabteilungen zu Datenaufbereitung und -bereitstellung und förderst die Data Literacy im Unternehmen.

• Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Lakehouse-Lösungen, idealerweise on premise
• Tiefe Kenntnisse in SQL sowie fundierte Erfahrung mit MSSQL und der Entwicklung von Datenpipelines, idealerweise ergänzt durch Talend-Know-how
• Sicherer Umgang mit Datenarchitektur, Datenmodellierung sowie Konzepten zu Data Governance und Data Quality Management
• Gute Kenntnisse der SAP S/4HANA Datenstrukturen und -logik
• Ausgeprägte Kommunikationsstärke in Matrixorganisationen, um technische Inhalte verständlich an nicht-technische Stakeholder zu vermitteln, sowie sichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

In dieser Rolle gestaltest du als Analytics Engineer die Datenbasis des Unternehmens, damit fundierte, datenbasierte und kundenorientierte Entscheidungen möglich werden. Du arbeitest im Bereich Customer und Business Intelligence in enger Abstimmung mit internen Stakeholdern sowie Data-Science-Expertinnen und -Experten. Du verantwortest den Aufbau, die Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Datenarchitekturen, Datenpipelines und analytischen Modellen. Zudem übernimmst du die fachliche Verantwortung für datenbezogene Erweiterungs- und Einführungsprojekte mit Wirkung auf strategische und operative Unternehmensbereiche. So trägst du entscheidend dazu bei, Daten in einen messbaren Mehrwert für das Geschäft zu transformieren.

• Du verantwortest den Aufbau und die Weiterentwicklung einer unternehmensweiten Datenbasis für kundenorientierte Entscheidungen.

• In dieser Rolle konzipierst und implementierst du moderne Datenpipelines sowie ETL-/ELT-Prozesse im bestehenden Data-Stack.

• Als Data & Analytics Engineer übernimmst du den Betrieb und die Überwachung der Datenpipelines für stabile, qualitativ hochwertige Datenflüsse.

• Du entwickelst die Datenarchitektur in Abstimmung mit fachlichen und technischen Anforderungen kontinuierlich weiter.

• In dieser Rolle erstellst du datengetriebene Modelle, Analysen und Handlungsempfehlungen zur Unterstützung strategischer und operativer Entscheidungen.

• Du koordinierst Anforderungen und Prioritäten mit internen Stakeholdern und arbeitest eng mit Data-Science-Expertinnen und -Experten zusammen.

• Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Statistik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung

• Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Aufbau von Datenpipelines und Arbeit mit Cloud Data Warehouses

• Fundierte SQL-Kenntnisse sowie Routine im Umgang mit relationalen Datenbanken

• Sicherer Einsatz von Python zur Entwicklung und Automatisierung datenbezogener Prozesse, idealerweise mit produktivem Einsatz von dbt

• Praxis in Projektmanagement in datengetriebenen Umgebungen und in der Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Data-Science-Teams

• Interesse an modernen Azure-basierten Data-Stacks und daran, dich in neue Tools, Architekturen und komplexe ETL-/ELT-Prozesse einzuarbeiten

• Fliessend in Deutsch