41 Data Science - Engineer in Gansingen

• Eigenständige Durchführung komplexer Datenmigrationen von der Analyse und Validierung der Quelldaten über Transformation und Import bis zur abschliessenden Qualitätskontrolle

• Weiterentwicklung und Automatisierung der bestehenden Migrationsumgebung mit Python, SQL und modernen Data-Tools sowie gezielter Einsatz von AI zur effizienteren Datenverarbeitung

• Technische Planung von Migrationsvorhaben, Abstimmung von Anforderungen und Aufwänden mit verschiedenen Stakeholdern sowie Unterstützung bei der Konzeption geeigneter Migrationsstrategien

• Testing und Qualitätssicherung von Import- und Exportprozessen sowie Aufbau wiederverwendbarer Migrationsstandards und Pflege der technischen Dokumentation

• Ausbildung oder Weiterbildung in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbarer Fachrichtung beziehungsweise entsprechende praktische Erfahrung im Datenumfeld

• Gute Kenntnisse relationaler Datenbanken, insbesondere MS SQL Server und PostgreSQL, sowie praktische Programmiererfahrung mit Python

• Verständnis für Datenmodellierung, Datenaufbereitung und Transformation; Erfahrung mit Pandas und der Optimierung von SQL-Abfragen ist von Vorteil

• Analytische und sorgfältige Persönlichkeit mit sehr guten Deutsch- und Englischkenntnissen; Erfahrung mit datenintensiven Anwendungen im Gesundheitsumfeld ist ein zusätzliches Plus

Rocken® hat mit Ihrer digitalen Rekrutierungslösung den Bewerbungsprozess massgeblich vereinfacht und setzt damit einen neuen, einheitlichen Standard. Wir verbinden Talente, Experten und Expertinnen in der gesamten Schweiz. Unser Netzwerk an etablierten Unternehmen stellen wir auf unserer Rocken® Talent Plattform zur Verfügung.

Unser Partner ist eines der führenden Gesundheitsdienstleister in der Schweiz. Derzeit beschäftigt das Unternehmen schweizweit 570 Mitarbeitende. Das Unternehmen bietet Arbeitnehmern ein spannendes Umfeld und Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb der Unternehmung.

Starte deine neue Reise jetzt mit einem persönlichen Rocken® Talent Profil und profitiere von spannenden Jobs!

• Engineering einer skalierbaren Cloud Data Platform und aktive Mitgestaltung der technischen Architektur für datenintensive Analytics-, Reporting- und Data-Science-Workloads

• Aufbau leistungsfähiger Data Pipelines und Transformation Layers zur automatisierten Aufnahme, Aufbereitung und Bereitstellung strukturierter und unstrukturierter Daten

• Gestaltung moderner Data Models und Storage-Konzepte sowie Einsatz verteilter Verarbeitungstechnologien für grosse Datenmengen und anspruchsvolle Integrationsszenarien

• Entwicklung der Plattform nach modernen Data- und DevOps-Prinzipien in enger Zusammenarbeit mit Engineering-, Architektur- und Analytics-Spezialisten

• Senior-Level-Erfahrung von mindestens fünf Jahren im Data Engineering sowie fundierter akademischer oder vergleichbarer technischer Hintergrund

• Tiefes Know-how in Azure-basierten Datenarchitekturen und modernen Plattformtechnologien wie Microsoft Fabric, Synapse, Data Lake und Data Factory

• Sehr starke SQL- und Programmierkenntnisse in Python, Java oder Scala kombiniert mit Erfahrung in Big Data, verteilten Systemen, Datenmodellierung und Integrationsarchitekturen

• Praktisches Know-how mit Apache Spark, Flink, Beam oder dbt sowie Erfahrung mit modernen DevOps- und Data-Engineering-Workflows; gute Englischkenntnisse sowie Deutsch oder Französisch werden vorausgesetzt

Rocken® hat mit Ihrer digitalen Rekrutierungslösung den Bewerbungsprozess massgeblich vereinfacht und setzt damit einen neuen, einheitlichen Standard. Wir verbinden Talente, Experten und Expertinnen in der gesamten Schweiz. Unser Netzwerk an etablierten Unternehmen stellen wir auf unserer Rocken® Talent Plattform zur Verfügung.

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• Konzeption und technische Weiterentwicklung einer modernen Azure-basierten Datenplattform sowie Aufbau skalierbarer Datenlösungen für Analytics- und Data-Science-Anwendungsfälle

• Entwicklung geeigneter Datenmodelle und Strukturen zur effizienten Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung grosser und heterogener Datenbestände

• Integration unterschiedlicher Datenquellen sowie Aufbau robuster ETL-/ELT-Pipelines und automatisierter Transformationsprozesse innerhalb einer Cloud- und Big-Data-Architektur

• Enge Zusammenarbeit mit Data-, Architecture- und DevOps-Spezialisten bei der Entwicklung neuer Plattformkomponenten und der kontinuierlichen Optimierung der Data-Engineering-Landschaft

• Hochschulabschluss in Informatik oder vergleichbare Qualifikation sowie mindestens fünf Jahre Berufserfahrung im Data Engineering und in der Entwicklung professioneller Datenplattformen

• Fundierte Erfahrung mit Azure Data Services, idealerweise Microsoft Fabric, Synapse Analytics, Data Lake Storage, Data Factory und Azure DevOps

• Sehr gute Kenntnisse in Datenmodellierung, Data Integration und Big-Data-Architekturen sowie sichere Programmierung mit SQL und Python, Java oder Scala

• Praxiserfahrung mit Distributed-Data-Technologien wie Apache Spark, Flink oder Beam und Tools wie dbt sowie gute Englisch- und Deutsch- oder Französischkenntnisse

• 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

• 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

• 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

• 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

• Implementierung und Betrieb von End-to-End-Datenstrecken mit Microsoft Fabric und MS SQL Server (Ingestion, Transformation, Bereitstellung für BI/CPM)

• Entwicklung und Automatisierung von Pipelines, Notebooks sowie SQL- und Python-Logiken für Transformation, Tests und Datenqualitätsprüfungen

• Datenmodellierung für Reporting & Planung inkl. Definition konsistenter Kennzahlen- und Berechtigungskonzepte

• Sicherstellung von Datenqualität, Integrität und Monitoring, strukturierte Fehleranalyse sowie technische Unterstützung bei Abnahmen

• Enge Zusammenarbeit mit Consultants, realistische Aufwandsschätzungen, termingerechte Umsetzung sowie Weiterentwicklung von Standards, Best Practices und PoCs

• 3–5 Jahre Berufserfahrung als Data/BI/Analytics Engineer sowie abgeschlossenes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science) oder gleichwertige Ausbildung

• Sehr gute Praxis mit Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines, Warehouses, Notebooks, Semantic Models) und/oder Microsoft SQL Server

• Fundierte Kenntnisse in SQL (Datenmodellierung, Performance, komplexe Abfragen) und Python für Transformation, Automatisierung und Testing

• Erfahrung in BI-Datenmodellierung (z. B. Star-Schema, Data Vault) sowie idealerweise Power BI im Zusammenspiel mit Semantikschichten

• Strukturierte, qualitätsbewusste Arbeitsweise mit Ownership

• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (Französisch/Italienisch von Vorteil), KI-Erfahrung im Entwicklungsumfeld ein Plus

• Du verantwortest das Data Warehouse inklusive historisierter Datenhaltung

• Du entwickelst Reporting-, BI- und Analytics-Lösungen für Fachbereiche und Management

• Du betreust Schnittstellen und Batch-Verarbeitungen inkl. Monitoring und Jobsteuerung

• Du implementierst bankfachliche Prozesse im Kernbanksystem (z. B. Massendatenverarbeitung)

• Du führst Datenmigrationen durch und stellst hohe Datenqualität sicher

• Du hast eine höhere Ausbildung in Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation.

• Du bringst Erfahrung in der Entwicklung von Data-Warehouse-Lösungen im Bankenumfeld mit (z. B. Finnova).

• Du beherrschst SQL (T-SQL, PL/SQL), Datenmodellierung und hast starke Python-Kenntnisse.

• Idealerweise kennst du Apache Airflow, Apache Hop und BI-/Reporting-Tools.

• Du arbeitest qualitätsorientiert, kommunizierst sicher mit Fachbereichen

• Sehr gut Deutsch-und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Du planst und implementierst Information-Protection-Lösungen mit Microsoft Purview, Sensitivity Labels, Retention Policies und DLP

• Du entwickelst Datenklassifizierungs- und Data-Labeling-Konzepte weiter

• Du integrierst Compliance- und Security-Anforderungen in Microsoft 365 (Exchange, SharePoint, OneDrive, Teams)

• Du berätst Kunden zu Datenschutz, Governance und Standards wie ISO 27001, DSG und GDPR

• Du arbeitest eng mit M365-, Security- und Cloud-Governance-Teams zusammen

• Du hast praktische Erfahrung mit Microsoft Purview, Information Protection, DLP und SharePoint Security

• Du arbeitest mit Microsoft 365 Compliance Center, Defender for Cloud Apps und Audit Log Analysis

• Du kennst Datenschutz- und Governance-Frameworks

• Du arbeitest lösungsorientiert und strukturiert, sowohl beratend als auch technisch umsetzend

• Du sprichst sehr gut Deutsch und gut Englisch

• Du übersetzt fachliche Anforderungen in technische Konzepte und entwickelst Datenmodelle

• Du arbeitest mit Azure Databricks und stellst Datenbereitstellung sowie Abruf sicher

• Du bereitest Daten auf durch Bereinigung, Transformation und Anreicherung

• Du erstellst und optimierst BI-Reports und Dashboards

• Du automatisierst Prozesse, berätst zu Datenanalysen und arbeitest im interdisziplinären Team

• Du hast ein Studium in Data Science, Data Engineering oder BWL oder eine vergleichbare Ausbildung mit Praxiserfahrung

• Du kennst dich mit BI-Tools (z. B. Power BI) aus und hast ein gutes Verständnis für Daten und Geschäftsprozesse

• Du hast Erfahrung im Requirements Engineering sowie in Automatisierung und Digitalisierung (z. B. Power Automate)

• Du verfügst über starke analytische Fähigkeiten, Kommunikationsstärke und Interesse an Cloud-Technologien (Azure, Databricks)

• Du hast Kenntnisse in SQL, Python und idealerweise auch in SAP HANA oder SAP BW

• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift