Sind Sie ein erfahrener Data Engineer und suchen nach Ihrer nächsten Herausforderung?

jobs-schweiz.ch verbindet Stellenangebote aus der ganzen Schweiz mit einer modernen, KI-gestützten Jobsuche.

Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen im Bereich Daten- und Analytik-Dienstleistungen mit dem Ziel, Unternehmen bei der Nutzung ihrer Daten zu unterstützen. Die Organisation legt grossen Wert auf eine offene, kollaborative Arbeitsumgebung und fördert die kontinuierliche Weiterentwicklung ihrer Mitarbeitenden. Durch Ihre Mitarbeit tragen Sie dazu bei, datengestützte Entscheidungen in einem dynamischen Umfeld zu optimieren.

Senior Data Engineer – Data Analytics Platform (m/w/d) in Zürich

Ihre Aufgaben

• Design, entwickeln und pflegen Sie Datenpipelines und Backend-Services für Echtzeit-Entscheidungen, Reporting, Datenerfassung und verwandte Funktionen.
• Erarbeiten Sie Datenanforderungen und Datenmodelle.
• Verwalten und transformieren Sie Daten.
• Sie produzieren qualitativ hochwertigen, gut getesteten und sicheren Code.
• Entwickeln und warten Sie Software, die darauf ausgelegt ist, die Datenverwaltung und -sicherheit zu verbessern.
• Entwickeln Sie Prozesse, um Datensicherheit und Datenqualität sicherzustellen.

Ihr Profil

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Analytics, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Bereich; oder eine gleichwertige Ausbildung und Berufserfahrung.
• Mehr als 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT, Data Warehousing, Business Intelligence sowie in der Integration von Data-Processing- und Workflow-Management-Tools in Pipeline-Designs.
• Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Aufbau und der Wartung von End-to-End-Daten-Systems mit Python, Scala oder ähnlichen Programmiersprachen.
• Fundierte Erfahrung in der Nutzung von SQL für Datenanalysen, Problemuntersuchungen, Ursachenforschung und Lösungsgestaltung.
• Erfahrung im Arbeiten mit cloudbasierten Daten-Technologien, vorzugsweise auf Microsoft Azure, in CI/CD-Umgebungen.
• Nachweisbare Erfahrung im Umgang mit grossen Datensätzen unter Verwendung von Databricks, PySpark, Spark Streaming und Delta Lake.
• Praktische Erfahrung mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Speicherlösungen, inklusive relationalen Datenbanken, Data Warehouses, In-Memory-Caches und Dokumentdatenbanken.
• Vertrautheit mit Cloud-Speicherlösungen wie Azure Data Lake und Blob Storage.
• Gutes Verständnis der Datenmodellierungsprinzipien (Kenntnisse in Data Vault sind ein Plus) sowie ausgeprägte Fähigkeiten in Systemdesign, Implementierung und Testing.
• Erfahrung mit ereignisgesteuerten Architekturen (z.B. Kafka, Event Hubs, Apache Flink) und containerisierten Microservices-Plattformen (z.B. Kubernetes, Docker, Helm Charts).
• Kenntnisse und praktische Anwendung von dbt (data build tool), Erfahrung mit BI-Tools.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, Fähigkeit, technische Leitung für andere Entwickler zu übernehmen.

Interessiert an dieser Herausforderung?
Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung über jobs-schweiz.ch.Übermitteln Sie uns Ihre Unterlagen einfach, sicher und vertraulich. Unsere spezialisierten Recruiting-Expertinnen und Recruiting-Experten prüfen Ihre Bewerbung persönlich und gleichen Ihre Qualifikationen, Erfahrungen und beruflichen Zielen mit der ausgeschriebenen Position ab.Auch wenn Sie nicht sämtliche Anforderungen erfüllen, freuen wir uns darauf, Sie kennenzulernen. Möglicherweise passt Ihr Profil zu einer weiteren Position in unserem schweizweiten Unternehmensnetzwerk.

Ihre Vorteile mit jobs-schweiz.ch
jobs-schweiz.ch verbindet Stellenangebote aus der ganzen Schweiz mit einer modernen, KI-gestützten Jobsuche. Durch unser Netzwerk aus regionalen und spezialisierten Jobplattformen finden Sie passende Karrierechancen sowohl in Ihrer Region als auch schweizweit.Unser intelligenter Job-Assistent unterstützt Sie dabei, Stellenangebote besser einzuordnen und herauszufinden, welche Position zu Ihren Erfahrungen, Fähigkeiten und beruflichen Zielen passt.

Hinweis zur Bewerbung
Dieses Stelleninserat kann sich auf eine konkrete Vakanz oder auf mehrere vergleichbare Positionen in derselben Region beziehungsweise Fachrichtung beziehen. Ziel der Ausschreibung ist es, qualifizierte Fach- und Führungskräfte mit passenden Arbeitgebern zusammenzubringen.Jede Bewerbung wird individuell geprüft. Ihre Bewerbungsunterlagen werden ausschliesslich mit Ihrer vorherigen Zustimmung an einen potenziellen Arbeitgeber weitergeleitet.

Vielfalt und Chancengleichheit
Wir begrüssen Bewerbungen von qualifizierten Menschen unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, Nationalität, Religion oder Weltanschauung, Identität, sexueller Orientierung, Lebensform oder Behinderung.

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Ihre Aufgaben

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• Erarbeiten Sie Datenanforderungen und Datenmodelle.
• Verwalten und transformieren Sie Daten.
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• Entwickeln Sie Prozesse, um Datensicherheit und Datenqualität sicherzustellen.

Ihr Profil

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Analytics, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Bereich; oder eine gleichwertige Ausbildung und Berufserfahrung.
• Mehr als 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT, Data Warehousing, Business Intelligence sowie in der Integration von Data-Processing- und Workflow-Management-Tools in Pipeline-Designs.
• Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Aufbau und der Wartung von End-to-End-Daten-Systems mit Python, Scala oder ähnlichen Programmiersprachen.
• Fundierte Erfahrung in der Nutzung von SQL für Datenanalysen, Problemuntersuchungen, Ursachenforschung und Lösungsgestaltung.
• Erfahrung im Arbeiten mit cloudbasierten Daten-Technologien, vorzugsweise auf Microsoft Azure, in CI/CD-Umgebungen.
• Nachweisbare Erfahrung im Umgang mit grossen Datensätzen unter Verwendung von Databricks, PySpark, Spark Streaming und Delta Lake.
• Praktische Erfahrung mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Speicherlösungen, inklusive relationalen Datenbanken, Data Warehouses, In-Memory-Caches und Dokumentdatenbanken.
• Vertrautheit mit Cloud-Speicherlösungen wie Azure Data Lake und Blob Storage.
• Gutes Verständnis der Datenmodellierungsprinzipien (Kenntnisse in Data Vault sind ein Plus) sowie ausgeprägte Fähigkeiten in Systemdesign, Implementierung und Testing.
• Erfahrung mit ereignisgesteuerten Architekturen (z.B. Kafka, Event Hubs, Apache Flink) und containerisierten Microservices-Plattformen (z.B. Kubernetes, Docker, Helm Charts).
• Kenntnisse und praktische Anwendung von dbt (data build tool), Erfahrung mit BI-Tools.
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Hinweis zur Bewerbung
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Vielfalt und Chancengleichheit
Wir begrüssen Bewerbungen von qualifizierten Menschen unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, Nationalität, Religion oder Weltanschauung, Identität, sexueller Orientierung, Lebensform oder Behinderung.