22 Data Science - Engineer in Mühlehorn

Unser Auftraggeber ist ein etabliertes Technologieunternehmen, das anspruchsvolle technische Systeme und Komponenten für internationale Anwendungen entwickelt und realisiert. Das Unternehmen verbindet Entwicklung, Fertigung und technische Dienstleistungen und begleitet seine Lösungen über verschiedene Phasen hinweg.

Präzision, Qualität und zuverlässige Prozesse prägen das Arbeitsumfeld. Dich erwartet ein technisch anspruchsvolles Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen, hoher Eigenverantwortung und interdisziplinärer Zusammenarbeit.

In dieser Funktion optimierst du bestehende Data-Warehouse-Strukturen und begleitest die technische Weiterentwicklung hin zu einer modernen On-Premise-Data-Lakehouse-Architektur. Du entwickelst leistungsfähige Datenpipelines, stellst eine hohe Datenqualität sicher und sorgst für die zuverlässige Bereitstellung von Daten für Reporting, Business Intelligence und KI-Anwendungen.

Du arbeitest eng mit verschiedenen Fachbereichen und technischen Teams zusammen und bringst deine Erfahrung in Datenarchitektur, Governance und Datenmodellierung ein. Dabei etablierst du Best Practices, unterstützt datenbasierte Entscheidungsprozesse und förderst den professionellen Umgang mit Unternehmensdaten.

• Optimierung und Weiterentwicklung bestehender On-Premise-Data-Warehouse-Lösungen

• Technische Konzeption und Umsetzung der Migration zu einer Data-Lakehouse-Architektur

• Betrieb, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung der Datenplattform

• Entwicklung und Pflege von Datenpipelines für BI- und KI-Anwendungsfälle

• Etablierung von Best Practices in Data Engineering, Datenmodellierung und Data Governance

• Beratung der Fachbereiche bei der Datenaufbereitung und -bereitstellung sowie Förderung der Data Literacy

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

• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Lakehouse-Lösungen, idealerweise On-Premise

• Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Datenpipelines und relationalen Datenbanken, insbesondere Microsoft SQL Server

• Sehr gute SQL-Kenntnisse; Talend-Erfahrung von Vorteil

• Verständnis für Datenarchitektur, Datenmodellierung, Data Governance und Data Quality Management sowie Kenntnisse der SAP-S/4HANA-Datenstrukturen

• Strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise, ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit sowie sichere Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse

• 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

• Aufbau und Optimierung einer skalierbaren Dateninfrastruktur im Microsoft-Cloud-Umfeld.

• Etablierung reproduzierbarer Infrastruktur- und Delivery-Prozesse mittels Infrastructure as Code und Versionskontrolle.

• Gestaltung und Skalierung von Datenströmen, Analyseprodukten und technischen Grundlagen für intelligente Anwendungen.

• Überführung experimenteller Modelle und analytischer Verfahren in robuste, wartbare Produktionsumgebungen.

• Übersetzung fachlicher Bedürfnisse in tragfähige Services sowie laufende Steigerung von Verfügbarkeit, Schutz und Wirtschaftlichkeit.

• Mehrjährige Berufspraxis in Data Engineering, Cloud Operations, Platform Engineering oder einem verwandten Umfeld.

• Sicherer Umgang mit Azure-Diensten, Databricks, Spark, Python und relationalen Abfragesprachen.

• Praxiswissen in automatisierter Infrastruktur, Softwarebereitstellung und DevOps-orientierten Arbeitsweisen.

• Verständnis moderner Datenarchitekturen sowie von Analytics-, ML- und GenAI-Lifecycles.

• Analytische, selbstorganisierte Persönlichkeit mit ausgeprägter Serviceorientierung und sehr guten Deutsch- und Englischkenntnissen

• Du verantwortest den zuverlässigen Betrieb und die Weiterentwicklung unserer Azure- und Databricks-Landschaft.

• Du automatisierst Provisionierung, Releases und wiederkehrende Betriebsaufgaben mit Terraform und CI/CD.

• Du entwickelst performante Datenpipelines und stellst hochwertige Datenprodukte für Analytics und AI bereit.

• Du begleitest Data Scientists und Data Engineers bei der Industrialisierung von ML- und GenAI-Lösungen.

• Du analysierst Anforderungen, berätst Fachbereiche und optimierst Plattform, Sicherheit, Performance sowie Ressourcenverbrauch.

• Du bringst mehrere Jahre Erfahrung im Cloud-, Data- oder Platform Engineering mit.

• Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Azure, Databricks, Python, SQL und Apache Spark.

• Du hast praktische Erfahrung mit Terraform, Git, CI/CD und modernen Automatisierungskonzepten.

• Du kennst Architektur und Betrieb skalierbarer Cloud-Datenplattformen.

• Du überzeugst durch Eigeninitiative, pragmatische Lösungsfindung und verständliche Kommunikation in Deutsch und Englisch.

• Entwicklung aussagekräftiger Finanz- und Management-Reports zur Steuerung operativer Prozesse

• Konzeption interaktiver Dashboards und Analyselösungen mit Power BI oder Qlik Sense

• Weiterentwicklung der Datenplattform durch Integration neuer Quellsysteme, Datenmodelle und Cubes

• Betreuung und Optimierung der bestehenden BI- und Data-Warehouse-Landschaft

• Beratung der Fachbereiche zu Reporting-Anforderungen und Nutzung moderner BI-Werkzeuge

• Abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Betriebswirtschaft oder einem verwandten Fachgebiet

• Circa drei Jahre praktische Erfahrung mit BI-Entwicklung, Finanzreporting und Controlling-Prozessen

• Gute Kenntnisse in Power BI oder vergleichbaren BI-Tools; Qlik Sense von Vorteil

• Erfahrung in Datenmodellierung, Data-Warehouse-Konzepten und modernen Datenplattformen von Vorteil

• Konzeptionelles Denkvermögen, hohe Datenaffinität und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

• Konzeption und Entwicklung von Management-Dashboards, Reports und Analysen für das Finanzcontrolling

• Erstellung und Optimierung von Datenmodellen und BI-Lösungen mit Power BI

• Integration neuer Datenquellen sowie Weiterentwicklung der Data-Warehouse-Architektur

• Analyse fachlicher Anforderungen und Umsetzung massgeschneiderter Reporting-Lösungen

• Sicherstellung der Datenqualität und Unterstützung der Fachbereiche bei datenbasierten Entscheidungen

• Hochschulabschluss in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Betriebswirtschaft oder vergleichbare Qualifikation

• Rund drei Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Business-Intelligence-Lösungen im Controlling

• Fundierte Kenntnisse in Power BI, Reporting, Dashboard-Entwicklung und Datenanalyse

• Erfahrung mit Data Modeling und Data-Warehouse-Lösungen von Vorteil

• Analytische, strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Kommunikations- und Beratungskompetenz

• Du entwickelst aussagekräftige BI-Lösungen, Reports und Visualisierungen und machst Unternehmensdaten für Fachanwender nutzbar.

• Du verbindest unterschiedliche Informationsquellen, strukturierst deren Inhalte und sorgst für zuverlässige Datenströme.

• Du analysierst bestehende Auswertungen und Schnittstellen, beseitigst Engpässe und hebst deren technische Qualität auf ein neues Niveau.

• Du arbeitest eng mit Business-Teams zusammen, übersetzt deren Fragestellungen in technische Konzepte und begleitest neue Lösungen bis zum produktiven Einsatz.

• Du wirkst an der Modernisierung unserer Analytics-Architektur mit und bringst Themen wie Cloud Data Platforms, Self-Service BI und automatisierte Datenverarbeitung ein.

• Du hast eine Ausbildung oder ein Studium in Informatik, Datenmanagement oder einer ähnlichen technischen Fachrichtung abgeschlossen.

• Du kennst dich fundiert mit SQL, Datenbanken und Data Warehousing aus und hast bereits produktive Reporting-Umgebungen betreut.

• Du bringst idealerweise Erfahrung mit Power BI, Azure Synapse, Databricks, Python oder dbt mit.

• Du kannst komplexe Datenflüsse nachvollziehen, Fehler systematisch eingrenzen und technische Zusammenhänge verständlich dokumentieren.

• Du arbeitest sorgfältig, lösungsorientiert und selbstständig und kommunizierst sicher auf Deutsch sowie gut auf Englisch.

Als Senior Data Engineer:in Data Warehouse baust Du ein Data Warehouse (DWH) auf, das künftig das Herzstück der Datenlandschaft bildet. Von der ersten Datenpipeline bis zum stabilen Betrieb prägst Du die Lösung massgeblich mit. Technische Tiefe zählt hier genauso viel wie der Blick für den Nutzen der Daten. Kurze Wege und viel Gestaltungsspielraum erwarten Dich.

• Du überwachst den Betrieb der Datenbanken und sorgst für hohe Verfügbarkeit, saubere Berechtigungen und zuverlässige Wiederherstellung.

• Neue Datenquellen bindest Du über robuste Ladeprozesse an und hältst die Datenqualität im Blick.

• Du entwickelst das Datenmodell des Warehouse weiter und schaffst eine skalierbare Grundlage für Auswertungen.

• Hinzu kommt die Optimierung von Abfragen und Indizes, damit Berichte auch bei wachsenden Datenmengen schnell bleiben.

• Für Fachanwenderinnen und Fachanwender bereitest Du Kennzahlen und Reports auf und begleitest sie bei der Interpretation.

• Zudem treibst Du Automatisierung voran, etwa mit PowerShell oder Python, und hältst Deine Lösungen gut dokumentiert.

• Erfahrung im Aufbau oder Betrieb eines Data Warehouse bringst Du mit, ebenso wie ein gutes Verständnis für dimensionale Modellierung.

• Du hast ein Informatikstudium, eine Informatiklehre mit Weiterbildung oder einen gleichwertigen Werdegang abgeschlossen.

• Komplexe SQL-Abfragen schreibst Du routiniert, und Plattformen wie PostgreSQL oder Microsoft SQL Server sind Dir vertraut.

• Darüber hinaus kennst Du gängige Werkzeuge für Datenintegration und Reporting und hast Freude an Datenanalysen.

• Du arbeitest sorgfältig, behältst auch bei mehreren Baustellen den Überblick und suchst aktiv den Austausch mit anderen.

• Zudem formulierst Du Dich auf Deutsch präzise und kannst Dich in technischen Gesprächen auch auf Englisch gut verständigen.