22 Data Science - Engineer in Mümliswil

In dieser Rolle verantwortest du den stabilen Betrieb, die Weiterentwicklung und die Architektur moderner Datenbanksysteme in einer hybriden Umgebung. Du arbeitest mit klassischen und cloudbasierten Datenplattformen und stellst Performance, Verfügbarkeit und Sicherheit über den gesamten Lifecycle sicher.

• Betrieb und Weiterentwicklung von Datenbanksystemen (MS SQL, Oracle, MariaDB) inkl. Monitoring und Lifecycle-Management

• Analyse und Optimierung von Performance-, Security- und Architekturthemen in komplexen Umgebungen

• Planung und Umsetzung technischer Projekte inkl. Upgrades, Migrationen und Plattform-Modernisierung

• Unterstützung interner Teams bei technischen Fragestellungen sowie Incident- und Problemfällen

• Sicherstellung von Hochverfügbarkeit, Backup- und Disaster-Recovery-Konzepten

• Zusammenarbeit mit externen Partnern zur Sicherstellung des stabilen Betriebs

• Abgeschlossenes Studium oder höhere Ausbildung in Informatik, Systemtechnik oder vergleichbar

• Mehrjährige Erfahrung im Betrieb von MS SQL Server (inkl. AlwaysOn) sowie Datenbankplattformen

• Sehr gute Kenntnisse in T-SQL und PowerShell, weitere DB-Technologien (Oracle, MySQL/MariaDB) von Vorteil

• Erfahrung mit Azure SQL Database und Azure SQL Managed Instances

• Kenntnisse im Bereich Performance-Tuning, Security und Datenbankarchitekturen

• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

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

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

Du denkst in Datenbankarchitekturen, die nicht nur heute performen, sondern auch morgen noch skalieren. Mit strategischem Weitblick, technischer Tiefe und einer offenen, kooperativen Art gestaltest du unternehmenskritische Datenplattformen – von der Architektur bis zum laufenden Betrieb.

• Verantwortung für Architektur, Aufbau und Betrieb hochverfügbarer Datenbankplattformen auf Basis relationaler und cloudnativer Technologien

• Erarbeitung technischer Spezifikationen und Ressourcenplanung für komplexe Datenbankprojekte und Migrationsvorhaben

• Eigenständige Projektleitung bei Datenbank-Lifecycle-Vorhaben inkl. Upgrades, Konsolidierungen und Cloud-Migrationen

• Beratungsfunktion für interne Stakeholder zu Datenbankarchitektur, Sicherheitskonzepten und Betriebsoptimierungen

• Etablierung und Weiterentwicklung von Standards für Monitoring, Alerting und Capacity Planning in produktiven Datenbankumgebungen

• Mitarbeit an Datenintegrationsprojekten mit modernen Streaming- und Middleware-Technologien

• Aktive Mitgestaltung der Teamentwicklung durch offene Kommunikation, Wissenstransfer und konstruktives Feedback

• Abgeschlossenes Studium oder HF-Ausbildung in Informatik oder Systemtechnik mit nachgewiesener Senior-Erfahrung im Datenbankumfeld

• Tiefgreifende Expertise in MS SQL Server (AlwaysOn, Always Encrypted, Query Store, Performance-Tuning, DR-Szenarien)

• Praxiserfahrung mit Azure-Datenbankdiensten (Azure SQL Database, Managed Instances) und hybriden Cloud-Architekturen

• Fundierte Scripting-Kenntnisse in T-SQL und PowerShell; Kenntnisse in MariaDB, MySQL oder Oracle von klarem Vorteil

• Interesse an modernen Datenintegrationsthemen wie Apache Kafka, CDC-Patterns oder ESB-Architekturen

• Analytisch starke, teamfähige Persönlichkeit mit hohem Verantwortungsbewusstsein und Bereitschaft für Pikettdienste

Daten sind das Fundament jeder digitalen Organisation – und du sorgst dafür, dass dieses Fundament unerschütterlich steht. Mit tiefem Datenbankwissen, Architekturverständnis und echter Leidenschaft für hochverfügbare Systeme gestaltest du Plattformen, auf die sich ein ganzes Unternehmen verlassen kann.

• Ganzheitliche Verantwortung für Design, Engineering und Betrieb zentraler Datenbankplattformen inkl. proaktivem Monitoring und Performance-Optimierung

• Spezifikation von Systemarchitekturen und technischen Lösungskonzepten für relationale und hybride Datenbankumgebungen

• Leitung von Datenbankprojekten und Lifecycle-Vorhaben inkl. Sicherstellung von Qualität, Termintreue und Budgetkontrolle

• Beratung interner Fachbereiche und Entwicklungsteams zu Architektur-, Security- und Performance-Fragestellungen

• Sicherstellung von Hochverfügbarkeit, Disaster-Recovery und Datensicherheit in kritischen Produktivumgebungen

• Unterstützung bei Integrationsthemen inkl. Event-Streaming und Enterprise-Service-Bus-Lösungen

• Übernahme von Bereitschaftsdiensten und enge Zusammenarbeit mit externen Betriebspartnern

• Hochschulabschluss (HF oder höher) in Informatik, Systemtechnik oder vergleichbarer Qualifikation

• Fundiertes Fachwissen in MS SQL Server inkl. AlwaysOn-Konfigurationen, Performance-Tuning, Security-Hardening und Disaster-Recovery

• Praxiserfahrung mit Azure SQL Database und Azure SQL Managed Instances

• Scripting-Kenntnisse in T-SQL und PowerShell; Erfahrung mit MySQL/MariaDB oder Oracle von Vorteil

• Offenheit für Integrationsthemen wie Event-Streaming (Kafka) oder ESB-Architekturen

• Teamorientierte, empathische Persönlichkeit mit strukturierter Arbeitsweise und ausgeprägter Kommunikationsstärke

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).

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.

Du möchtest den nächsten Schritt in der Datenwelt aktiv mitgestalten? In dieser Rolle entwickelst du nicht nur moderne Datenplattformen weiter, sondern begleitest auch die Transformation von klassischen Data-Warehouse-Strukturen hin zu einer leistungsfähigen Data-Lakehouse-Architektur. Mit deinem Know-how schaffst du die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, innovative BI-Lösungen und zukünftige KI-Anwendungen.

• Du optimierst das bestehende On-Premises Data Warehouse und bereitest es gezielt auf die Migration in eine moderne Data Lakehouse-Architektur vor

• Du konzipierst und realisierst die technische Migration zu einer leistungsfähigen On-Premises Data Lakehouse-Plattform

• Du verantwortest Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung der Datenplattform

• Du entwickelst performante Datenpipelines und stellst hochwertige Daten für Business Intelligence, Analytics und KI-Anwendungen bereit

• Du etablierst Best Practices in den Bereichen Data Engineering, Data Warehouse, Data Lakehouse sowie Datenqualität

• Du berätst Fachbereiche bei Fragen zur Datenaufbereitung und unterstützt aktiv den Ausbau der Data Literacy

• Du arbeitest eng mit verschiedenen Teams zusammen und sorgst für nachhaltige, skalierbare Datenarchitekturen

• Du bringst neue Ideen ein und gestaltest die zukünftige Datenplattform aktiv mit

• Du verfügst über ein Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder eine vergleichbare Ausbildung

• Du bringst mehrere Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data Lakehouse-Lösungen mit – idealerweise in On-Premises-Umgebungen

• Du besitzt fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Datenpipelines, MSSQL und relationalen Datenbanksystemen

• Du arbeitest sicher mit SQL; Kenntnisse in Talend sind ein zusätzlicher Vorteil

• Du verfügst über ein tiefes Verständnis von Datenarchitekturen, Datenmodellierung, Data Governance und Data Quality Management

• Du kennst die Datenstrukturen und Prozesse von SAP S/4HANA oder möchtest dein Wissen in diesem Bereich weiter vertiefen

• Du kommunizierst technische Inhalte verständlich und arbeitest souverän mit Fachbereichen sowie unterschiedlichen Stakeholdern zusammen

• Du überzeugst durch eine strukturierte, qualitätsorientierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise mit hoher Umsetzungskompetenz

• Deutsch beherrschst du sicher in Wort und Schrift; gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.

Daten bilden die Grundlage moderner Unternehmensentscheidungen. In dieser Rolle gestaltest du den Wandel von einer klassischen Data-Warehouse-Landschaft hin zu einer zukunftsorientierten Data-Lakehouse-Architektur. Dabei verbindest du technisches Know-how mit strategischem Denken und schaffst die Basis für datengetriebene Anwendungen – von Business Intelligence bis Künstlicher Intelligenz.

• Optimierung und Weiterentwicklung des bestehenden On-Premises Data Warehouse

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

• Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung der Data Lakehouse-Plattform

• Entwicklung und Optimierung leistungsfähiger Datenpipelines für BI-, Analytics- und KI-Anwendungen

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

• Beratung der Fachbereiche bei der Datenaufbereitung sowie Unterstützung beim Aufbau von Data Literacy

• Sicherstellung hoher Standards in Data Governance, Data Quality und Datenmodellierung

• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Entwicklung nachhaltiger Datenlösungen

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

• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data Lakehouse-Architekturen, idealerweise On-Premises

• Fundierte Erfahrung mit Datenpipelines, MSSQL und relationalen Datenbanksystemen

• Sehr gute Kenntnisse in SQL, idealerweise ergänzt durch Erfahrung mit Talend

• Fundiertes Verständnis von Datenarchitekturen, Datenmodellierung, Data Governance und Data Quality Management

• Kenntnisse der SAP S/4HANA-Datenstrukturen und Datenlogik

• Erfahrung in Matrixorganisationen sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern

• Strukturierte, qualitätsbewusste und lösungsorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigeninitiative

• Deutsch verhandlungssicher; Englischkenntnisse von Vorteil