Sie treten dem neuen Team Data Architecture & KI im Data Office der tl bei. Dieses Team positioniert sich als erste Stufe der Datenwertschöpfungskette der tl. Kommen Sie und legen Sie die Grundlagen, auf denen alle analytischen und entscheidungsrelevanten Anwendungen des Unternehmens basieren werden!

Sie übernehmen die Daten ab dem Moment, in dem sie roh auf der Datenplattform (Raw Layer) verfügbar sind. Sie entwerfen, entwickeln und warten die Transformations- und Strukturierungspipelines, die die Daten zuverlässig, kohärent und nutzbar für analytische und entscheidungsrelevante Anwendungen machen. Sie arbeiten eng mit den SI-Applikationsspezialisten, der Data Governance und den Data Scientists zusammen.

Ihr Verantwortungsbereich erstreckt sich bis zu den analytischen Schichten: Sie übernehmen auch die Rolle eines Analytics Engineers, indem Sie strukturierte Datensätze und semantische Schichten modellieren, die für Entscheidungsanwendungen (Tableau, erweiterte Analysen) bestimmt sind.

Sie sind verantwortlich für die Pflege der definierten Datenarchitektur und deren Weiterentwicklung im Interesse des Unternehmens, indem Sie Verbesserungen vorschlagen und zukünftige Bedürfnisse antizipieren.

Sie sind zudem Garant/in für Code-Standards und bewährte Praktiken im Datenengineering innerhalb des Data Office. Sie übernehmen eine evangelistische Rolle im Team, fördern eine Kultur technischer Exzellenz und unterstützen die Einführung der Plattformlösungen.

Sie tragen zur Datenqualität bei, indem Sie Kontrollen und Monitoring-Mechanismen innerhalb der Pipelines implementieren, in Ergänzung zu den Datenqualitäts-Spezialisten.

Sie sind gewissenhaft und leidenschaftlich in Bezug auf Daten und haben das Ziel, eine solide, skalierbare und gut dokumentierte technische Basis zu schaffen, die es den tl ermöglicht, ein wirklich datengetriebenes Unternehmen zu werden.

• Universitäre Ausbildung (Master) in Informatik, Datenengineering, Informationssystemen oder einem gleichwertigen Bereich
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines, Datenumwandlung und Modellierung
• Beherrschung von SQL und gute Kenntnisse in Python
• Kenntnisse moderner Datenarchitekturen (Data Warehouse, Data Lake, Data Vault, Medaillon-Architektur)
• Beherrschung einer analytischen Datenplattform wie Snowflake oder Databricks – Snowflake ist ein Plus
• Erfahrung mit Orchestrierungstools für Transformationspipelines (Azure Data Factory, dbt, Airflow oder Äquivalent) und DataOps/DevOps-Praktiken (Git, CI/CD)
• Fähigkeit, Datenflüsse strukturiert und sorgfältig zu dokumentieren
• Gute Kommunikationsfähigkeiten, soziale Kompetenz und ausgeprägte intellektuelle Neugier
• Gute Englischkenntnisse
• Kenntnisse im Umgang mit unstrukturierten und Echtzeitdaten sind von Vorteil

• Das Unternehmen: Alle Informationen zu unserem Unternehmen finden Sie auf www.t-l.ch.
• Arbeitsort: Perrelet (Renens)
• Vertrag: Unbefristet, 100 %, Eintrittsdatum nach Vereinbarung
• Prozess: 1 Gespräch mit Manager + HR, und bei positivem Ergebnis werden Sie zu einem halbtägigen Praktikum eingeladen