20 Data Science - Engineer in Plaffeien

In dieser Rolle übernimmst du die Verantwortung für den Betrieb, die Optimierung und Weiterentwicklung wissenschaftlicher Rechensysteme. Du stellst eine stabile, performante und sichere Umgebung für anspruchsvolle wissenschaftliche Anwendungen sicher und sorgst dafür, dass Forschende effizient mit komplexen Daten und Modellen arbeiten können. Du analysierst technische Anforderungen, bewertest geeignete Technologien und implementierst Lösungen, die den hohen Ansprüchen an Rechenleistung und Verfügbarkeit gerecht werden. Zudem koordinierst du Wartung, Monitoring und Troubleshooting der Systeme und arbeitest eng mit Fachspezialist:innen zusammen, um optimale Workflows zu gestalten. Als erfahrene Fachkraft bringst du dein Know-how ein, um bestehende Strukturen kontinuierlich zu verbessern und innovative Ansätze in die wissenschaftliche IT-Landschaft einzubringen.

• Als Linux Engineer übernimmst du die Hauptverantwortung für die WLCG Tier-3 Cluster-Computing-Infrastruktur des PSI zur Unterstützung des CERN CMS-Experiments.

• Du betreibst, wartest und optimierst Linux-basierte Forschungs- und Recheninfrastrukturen.

• Du unterstützt die Schweizer CMS-Nutzergemeinschaft bei der Nutzung der Tier-3-Infrastruktur und stehst im aktiven Austausch mit den Nutzerinnen und Nutzern.

• In dieser Rolle arbeitest du eng mit dem nationalen WLCG Tier-2-Zentrum am CSCS zusammen.

• Du trägst zu den gemeinsamen operativen Verantwortlichkeiten in den HPC/HTC-Diensten des PSI bei und sicherst die gegenseitige Unterstützung im Team.

• In dieser Rolle beteiligst du dich an Planung und Weiterentwicklung zukünftiger Tier-3- und Tier-2-Infrastrukturen und -Dienste für die HL-LHC-Ära.

• Du verfügst über fundierte Kenntnisse in der Linux-Systemadministration in Produktions- oder Forschungsumgebungen.

• Du hast Erfahrung mit Automatisierung und DevOps-Praktiken, etwa mit Ansible oder Puppet, Skripting in Bash und Python, Git-basierten Workflows sowie idealerweise CI/CD- und Infrastructure-as-Code-Konzepten.

• Du bist geübt in Überwachung, Fehlerbehebung und Debugging komplexer System- und Softwareprobleme in produktiven Umgebungen.

• Du zeichnest dich durch ausgeprägte analytische, problemlösende, kommunikative und kollaborative Fähigkeiten aus.

• Du kennst dich idealerweise mit Batch-Systemen, verteilter Recheninfrastruktur, Containertechnologien oder Hochdurchsatz-Rechenumgebungen aus.

• Du bringst vorzugsweise Kenntnisse der WLCG-Infrastruktur und -Dienste oder anderer wissenschaftlicher Rechenumgebungen mit.

• Du sprichst fliessend Deutsch.

In dieser Rolle gestaltest du als Fachkraft für Datenanalytik 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 und bringst dabei deine Professional-Expertise ein. Du verantwortest den Aufbau und die Weiterentwicklung von Datenarchitekturen, zuverlässigen Datenpipelines und leistungsfähigen analytischen Modellen. Zudem übernimmst du die fachliche Verantwortung für datenbezogene Erweiterungs- und Einführungsprojekte mit direktem Einfluss auf strategische und operative Unternehmensbereiche. So trägst du entscheidend dazu bei, Daten in messbaren Mehrwert zu verwandeln.

• Du baust eine unternehmensweite Datenbasis auf und entwickelst sie kontinuierlich für kundenorientierte Entscheidungen weiter
• In dieser Rolle konzipierst und implementierst du moderne Datenpipelines sowie ETL-/ELT-Prozesse im bestehenden Data-Stack
• Als Fachkraft für Datenanalytik betreibst und überwachst du Datenpipelines, um stabile und qualitativ hochwertige Datenflüsse sicherzustellen
• Du entwickelst datengetriebene Modelle und Analysen und leitest daraus strategische und operative Entscheidungsgrundlagen ab
• In dieser Rolle erarbeitest du auf Basis quantitativer Auswertungen umsetzbare Handlungsempfehlungen für Management und Fachbereiche
• Als Fachkraft für Datenanalytik koordinierst du 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, insbesondere im Aufbau von Datenpipelines und im Umgang mit Cloud Data Warehouses
• Fundierte SQL-Kenntnisse und sichere Praxis mit relationalen Datenbanken
• Routine im Einsatz von Python zur Entwicklung und Automatisierung datenbezogener Prozesse
• Praxisbewährte Erfahrung mit dbt im produktiven Umfeld sowie im Projektmanagement in datengetriebenen Umgebungen
• Idealerweise vertraut mit modernen Azure-basierten Data-Stacks, komplexen ETL-/ELT-Prozessen und der Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Data-Science-Teams

In dieser Rolle gestaltest du als Analytics Engineer die Datenbasis des Unternehmens, damit 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 übernimmst die Verantwortung für den Aufbau und die kontinuierliche Weiterentwicklung von Datenarchitektur, Datenpipelines und analytischen Modellen. Zudem trägst du die fachliche Verantwortung für datenbezogene Erweiterungs- und Einführungsprojekte. Damit prägst du sowohl strategische als auch operative Unternehmensbereiche nachhaltig mit.

• Du baust eine unternehmensweite Datenbasis auf und entwickelst sie für kundenorientierte Entscheidungen kontinuierlich weiter
• In dieser Rolle konzipierst und implementierst Du moderne Datenpipelines sowie ETL-/ELT-Prozesse im bestehenden Data-Stack
• Du betreibst und überwachst die Datenpipelines, um stabile und qualitativ hochwertige Datenflüsse sicherzustellen
• Als Fachkraft Datenanalyse und Modellierung entwickelst Du datengetriebene Modelle und Analysen zur Unterstützung strategischer und operativer Entscheidungen
• Du leitest fachlich Erweiterungs- und Einführungsprojekte im Analytics- und Datenumfeld und arbeitest entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette mit
• In dieser Rolle koordinierst Du 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, insbesondere im Aufbau von Datenpipelines und im Umgang mit Cloud Data Warehouses
• Fundierte SQL-Kenntnisse und sichere Praxis im Arbeiten mit relationalen Datenbanken
• Routiniert im Einsatz von Python zur Entwicklung und Automatisierung datenbezogener Prozesse
• Praxisbewährte Erfahrung mit dbt im produktiven Umfeld sowie im Aufbau und Betrieb moderner ETL-/ELT-Prozesse, idealerweise auf Azure
• Erfahrung im Projektmanagement in datengetriebenen Umgebungen sowie in der Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Data-Science-Teams

In dieser Rolle gestaltest du eine moderne Datenplattform aktiv mit und sorgst dafür, dass hochwertige Daten für Analytics und Reporting zuverlässig zur Verfügung stehen. Du übernimmst die Verantwortung für die Anbindung, Modellierung und Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen und entwickelst skalierbare Datenpipelines. Du arbeitest mit modernen Technologien im Daten- und Analytics-Umfeld und stellst sicher, dass Datenqualität, Performance und Sicherheit den fachlichen Anforderungen entsprechen. Du unterstützst Stakeholder dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, indem du aussagekräftige Dashboards, Reports und Analysen konzipierst und umsetzt. Darüber hinaus treibst du die kontinuierliche Weiterentwicklung der Datenplattform voran und bringst eigene Ideen für neue Analytics-Lösungen ein.

• Verantwortung für die Weiterentwicklung einer unternehmensweiten Datenplattform mit Fokus auf moderne Analytics- und Data-Engineering-Architekturen.

• Planung und Umsetzung der Transformation bestehender Datenlösungen hin zu einer skalierbaren Lakehouse-Umgebung inklusive Architektur, Integration und Betrieb.

• Entwicklung robuster Datenpipelines sowie Sicherstellung einer effizienten Verarbeitung, Speicherung und Bereitstellung grosser Datenmengen.

• Einführung und Weiterentwicklung von Standards für Datenqualität, Datenmodellierung, Governance sowie automatisierte Betriebsprozesse.

• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, BI-Teams und weiteren Stakeholdern zur Umsetzung datengetriebener Lösungen für Reporting, Advanced Analytics und KI-Anwendungen.

• Analyse neuer Technologien und Best Practices im Bereich Data Engineering sowie aktive Mitgestaltung der zukünftigen Datenstrategie.

• Hochschulabschluss in Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation.

• Mehrjährige Erfahrung im Engineering moderner Data-Plattformen sowie im Betrieb von Data-Warehouse- oder Lakehouse-Architekturen.

• Sehr gute Kenntnisse in SQL, relationalen Datenbanken und Datenintegrationsprozessen (ETL/ELT).

• Erfahrung mit Datenmodellierung, Data Governance, Datenqualität sowie Monitoring und Performanceoptimierung.

• Idealerweise Kenntnisse von ERP-Datenmodellen sowie Erfahrung mit Enterprise-Datenplattformen.

• Kommunikationsstarke Persönlichkeit mit analytischer Denkweise und Freude an der Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern.

• Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse.

In dieser Rolle gestaltest du eine leistungsfähige, skalierbare Dataplattform, die als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen dient. Du verantwortest die Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung von Datenarchitekturen, Pipelines und Schnittstellen entlang des gesamten Datenlebenszyklus. Dabei entwickelst und optimierst du robuste, automatisierte Prozesse für Datenintegration, -verarbeitung und -qualität. Du arbeitest eng mit verschiedenen Stakeholdern zusammen, um Anforderungen in nachhaltige technische Lösungen zu übersetzen und Standards für Governance sowie Sicherheit zu etablieren. Durch deine Expertise setzt du Impulse für technologische Innovationen und trägst wesentlich dazu bei, die Dataplattform strategisch weiterzuentwickeln.

• Du entwickelst unsere moderne Datenplattform kontinuierlich weiter und begleitest den technologischen Wandel von klassischen Data-Warehouse-Strukturen hin zu einer zukunftsfähigen Data-Lakehouse-Architektur.

• Du konzipierst, implementierst und optimierst performante Datenpipelines für Analytics-, Reporting- und AI-Anwendungen.

• Du stellst den stabilen Betrieb, das Monitoring sowie die kontinuierliche Verbesserung unserer Datenplattform sicher und automatisierst wiederkehrende Prozesse.

• Du arbeitest eng mit Fachbereichen zusammen, verstehst deren Datenanforderungen und stellst qualitativ hochwertige Datenprodukte bereit.

• Du etablierst Standards in den Bereichen Datenmodellierung, Data Governance, Datenqualität und Lifecycle Management.

• Du unterstützt bei der Integration neuer Datenquellen sowie der Anbindung von ERP-, Business- und Drittsystemen.

• Du bringst neue Ideen und Technologien ein und gestaltest die zukünftige Data-Engineering-Landschaft aktiv mit.

• Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering oder eine vergleichbare Ausbildung.

• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen oder Data-Lakehouse-Lösungen.

• Fundierte Kenntnisse in SQL, relationalen Datenbanken sowie der Entwicklung skalierbarer ETL-/ELT-Prozesse.

• Erfahrung mit Datenmodellierung, Data Governance sowie Monitoring und Performanceoptimierung.

• Kenntnisse moderner Data-Integration-Tools und idealerweise Erfahrung mit ERP-Datenlandschaften.

• Analytische, strukturierte und selbstständige Arbeitsweise mit hoher Lösungsorientierung.

• Sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse.

In dieser Rolle analysierst du komplexe Datenströme aus IT-Systemen und bereitest sie so auf, dass fundierte Entscheidungen möglich werden. Du verantwortest die strukturierte Auswertung grosser Datenmengen, identifizierst Muster und Auffälligkeiten und leitest daraus konkrete Optimierungspotenziale für Prozesse und Anwendungen ab. Zudem entwickelst du aussagekräftige Reports und Dashboards, die relevante Kennzahlen klar und verständlich visualisieren. Du arbeitest eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen, um Anforderungen zu verstehen, Datenquellen sinnvoll zu verknüpfen und datenbasierte Lösungen zu definieren. Durch deine analytische Kompetenz und dein Verständnis für IT-Systeme trägst du massgeblich dazu bei, Effizienz, Qualität und Transparenz in der Systemlandschaft zu erhöhen.

• Aufbau und Pflege von Datenstrukturen für analytische Auswertungsplattformen

• Sicherstellung stabiler Datenprozesse im Bereich Reporting und Business Intelligence

• Betreuung ausgewählter Services im Umfeld von Self-Service Analytics

• Abstimmung mit internen Stakeholdern sowie externen Technologiepartnern

• Mitarbeit bei Architekturentscheidungen für moderne Datenplattformen

• Abgeschlossene höhere Ausbildung oder vergleichbare Praxiserfahrung im Datenumfeld

• Erfahrung mit relationalen Datenbanken und analytischen Datenmodellen

• Kenntnisse in BI- oder Data-Visualization-Lösungen (z. B. Looker, Power BI, Qlik)

• Interesse an Datenplattformen, Automatisierung oder Data Engineering Tools

• Strukturierte, kommunikative Persönlichkeit mit hoher Eigeninitiative

In dieser Rolle tauchst du tief in komplexe Datenwelten ein und verwandelst vielfältige IT-Datenquellen in klare, belastbare Entscheidungsgrundlagen. Du verantwortest die Konzeption, Umsetzung und Optimierung von Analysen, Reports und Dashboards und stellst sicher, dass Datenqualität, Datenkonsistenz und Transparenz jederzeit gewährleistet sind. Mit deinem fachlichen Know-how in Statistik, Datenmodellierung und gängigen Analyse-Tools identifizierst du Muster, Abweichungen und Potenziale in grossen Datenmengen. Du arbeitest eng mit verschiedenen Stakeholdern zusammen, übersetzt fachliche Anforderungen in technische Lösungen und präsentierst Ergebnisse adressatengerecht und verständlich. Durch deine strukturierte, analytische Arbeitsweise trägst du entscheidend dazu bei, datengetriebene Entscheidungen im IT-Bereich zu stärken und kontinuierliche Verbesserungen anzustossen.

• Du entwickelst und betreibst skalierbare Datenmodelle für analytische Plattformen

• Du optimierst Datenpipelines und stellst konsistente Datenverfügbarkeit sicher

• Du verantwortest Komponenten einer Reporting- und Visualisierungsplattform

• Du koordinierst Anforderungen zwischen Fachbereichen und externen Partnern

• Du treibst die Weiterentwicklung der Data- und Analytics-Architektur aktiv voran

• Du hast ein Studium oder eine fundierte Ausbildung im Bereich Data oder IT abgeschlossen

• Du bringst Erfahrung in SQL-basiertem Data Engineering oder Data Warehousing mit

• Du kennst dich mit Reporting-Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik aus

• Du hast ein Grundverständnis für Linux-basierte Systeme oder Cloud-Datenplattformen

• Du arbeitest eigenverantwortlich, kommunikativ und lösungsorientiert

• Du gestaltest die nächste Generation unserer Datenplattform und entwickelst leistungsfähige Lösungen für Reporting, Analytics und datengetriebene Geschäftsprozesse.

• Du verantwortest die Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Optimierung moderner Datenarchitekturen – von der Datenintegration bis zur Bereitstellung für Business Intelligence und Advanced Analytics.

• Du entwickelst automatisierte Datenpipelines und sorgst für Performance, Skalierbarkeit sowie eine hohe Datenqualität über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg.

• Du evaluierst neue Technologien im Cloud- und Analytics-Umfeld und bringst innovative Ansätze in unsere Datenstrategie ein.

• Gemeinsam mit interdisziplinären Teams definierst du technische Standards, Sicherheitskonzepte und Governance-Richtlinien für unsere Datenplattform.

• Du unterstützt Fachbereiche bei der Nutzung datenbasierter Lösungen und begleitest anspruchsvolle Projekte von der Idee bis zur erfolgreichen Umsetzung.

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Ausbildung mit Schwerpunkt Informatik, Data Engineering oder Analytics.

• Erfahrung in der Entwicklung cloudbasierter Datenlösungen sowie im Betrieb moderner Data-Warehouse- oder Lakehouse-Architekturen.

• Gute Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und der Entwicklung performanter Datenpipelines.

• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks oder vergleichbaren Technologien ist von Vorteil.

• Kenntnisse in Automatisierung, CI/CD sowie Monitoring von Datenplattformen runden dein Profil ab.

• Eigenverantwortliche, lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Freude an der Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern.

• Du entwickelst moderne Datenplattformen und Analytics-Lösungen auf Basis aktueller Cloud-Technologien und begleitest deren Ausbau von der Konzeption bis zum produktiven Betrieb.

• Du entwirfst skalierbare Datenarchitekturen, implementierst leistungsfähige Datenpipelines und sorgst für eine effiziente Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten.

• Du treibst die Modernisierung bestehender Data-Warehouse-Landschaften voran und unterstützt die Migration auf eine zukunftsorientierte Cloud-Plattform.

• Du automatisierst Datenprozesse, etablierst Monitoring- und Qualitätsmechanismen und stellst einen stabilen Betrieb der Datenlandschaft sicher.

• Gemeinsam mit Fachbereichen und IT übersetzt du Business-Anforderungen in nachhaltige Datenlösungen und berätst zu Best Practices im Bereich Data Engineering.

• Du wirkst an Architektur-, Security- und Governance-Themen mit und stellst die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen sicher.

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation.

• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen sowie in der Entwicklung von ETL-/ELT-Prozessen.

• Fundierte Kenntnisse im Bereich Cloud Data Engineering, Data Warehousing und Datenmodellierung.

• Erfahrung mit SQL sowie modernen Datenintegrations- und Automatisierungstechnologien; Kenntnisse von Microsoft Fabric, Azure Data Services oder vergleichbaren Plattformen sind von Vorteil.

• Verständnis für Data Governance, Datenqualität und Sicherheitsanforderungen im Umgang mit geschäftskritischen Daten.

• Analytische Denkweise, strukturierte Arbeitsweise sowie sehr gute Deutschkenntnisse.