Beschreibung

  • IT - Data Science / Digital
  • IT - Software Engineering
  • Zürich
  • Contracting
  • Vollzeit
  • 01.03.2027 - 31.12.2027
  • Data Engineer, Spark, SQL, Python

Deine Aufgaben:

  • Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines für moderne Data- und Analytics-Plattformen
  • Implementierung und Weiterentwicklung von ETL-/ELT-Prozessen unter Einsatz von SQL, Python, dbt und Apache Spark
  • Aufbau, Automatisierung und Überwachung von Datenworkflows mit Apache Airflow
  • Unterstützung beim Aufbau und Betrieb von Plattformkomponenten mit Fokus auf Skalierbarkeit, Stabilität und Wiederverwendbarkeit
  • Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Fachbereichen und Architekturteams zur Bereitstellung hochwertiger Datenprodukte
  • Sicherstellung von Datenqualität, Performance und Governance innerhalb der Plattform
  • Mitarbeit bei der Weiterentwicklung der Plattformarchitektur sowie der Integration neuer Technologien und Services
  • Unterstützung bei Automatisierungs- und DevOps-Initiativen innerhalb des Datenplattform-Umfelds

Dein Profil:

  • Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer mit einer hohen Affinität zu Platform Engineering
  • Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, Apache Spark, dbt und Apache Airflow
  • Erfahrung im Design, Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen und Datenarchitekturen
  • Verständnis von Datenmodellierung, Data Engineering Best Practices sowie skalierbaren Datenverarbeitungslösungen
  • Erfahrung mit DevOps-Prinzipien und automatisierten Deployments von Vorteil
  • Kenntnisse in Kubernetes, Starburst oder Trino sind ein Plus
  • Strukturierte, analytische und selbstständige Arbeitsweise sowie hohe Lösungsorientierung
  • Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams
  • Fliessende Deutsch- und Englischkenntnisse

Von Vorteil:

  • Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Enterprise-Datenplattformen
  • Kenntnisse im Umfeld von Data Science- und Analytics-Plattformen
  • Erfahrung in regulierten Umgebungen oder datenintensiven Organisationen
  • Verständnis von Cloud-nativen Architekturen und modernen Plattformkonzepten