Description
Mit über 13.000 Mitarbeitenden, die 160 Berufe vertreten, sind die Universitätsspitäler Genf eine national und international anerkannte Referenzeinrichtung. Um mehr über unsere Institution zu erfahren, nehmen Sie sich einige Minuten Zeit, um die Höhepunkte des Jahres 2025 durch einen Klick hier zu entdecken.
Die Abteilung für digitale Transformation und KI (DTN-IA) erstellt, integriert und verwaltet alle IT-Anwendungen eines der leistungsfähigsten Krankenhausinformationssysteme, um die klinischen und logistischen Aktivitäten der Universitätsspitäler Genf zu unterstützen. Mit über 12.500 Arbeitsplätzen, 1.300 Servern für mehr als 250 Anwendungen, die dem gesamten Personal rund um die Uhr zur Verfügung stehen, verwaltet die DTN-IA ein HR-Informationssystem für die 13.000 Mitarbeitenden der HUG und der 7 weiteren Genfer Institutionen sowie ein leistungsfähiges ERP für die komplexesten logistischen und finanziellen Prozesse.
Die DTN-IA erstellt eine integrierte Patientenakte auf dem neuesten Stand der Technik und trägt zum Renommee der HUG bei, dank einer anerkannten funktionalen Vielfalt und enger Zusammenarbeit mit allen Gesundheitsfachkräften und deren übergreifenden Leitungen. Darüber hinaus integriert die DTN-IA modernste und alltägliche biomedizinische Geräte sowie spezialisierte Anwendungen für alle medizinisch-technischen Bereiche.
Die Aufgabe der DTN-IA ist es, die täglichen Aktivitäten zu unterstützen und die Zukunft eines modernen und leistungsfähigen Krankenhauses gemäß den strategischen Achsen der Institution zu gestalten, basierend auf den besten Praktiken und den anspruchsvollsten Standards.
Als Data Engineer entwerfen und entwickeln Sie Datenverarbeitungen für Datenmigrationen und die Erstellung von fachlichen Data Marts. Für die erfolgreiche Durchführung Ihrer Aufgaben stützen Sie sich auf Technologien wie SQL, Python, MongoDB sowie Orchestrierungstools wie Airflow.
Sie sind Teil eines Teams von 12 Personen und arbeiten eigenständig an einem nationalen Grossprojekt mit, das darauf abzielt, die medizinischen Daten der fünf Schweizer Universitätsspitäler zu entkoppeln, um ein nationales Netzwerk interoperabler, sicherer Gesundheitsdaten zu schaffen, das der medizinischen Forschung gewidmet ist. In diesem Rahmen tauschen Sie sich aus und beteiligen sich an der Definition des gemeinsamen Datenformats.
Sie gewährleisten die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, Data Warehouses, API-Mikroservices, Kafka-Streams) und sichern deren Qualität, Konsistenz und Integrität. Dazu implementieren Sie Monitoring-Mechanismen für Data Pipelines und achten auf deren Leistung, insbesondere bei grossen Datenmengen. Ihre Rolle umfasst auch die sorgfältige Validierung der Datenqualität mit den Fachteams, die Implementierung von Tools zur Erleichterung der Datenextraktion und -nutzung sowie die Einhaltung ethischer, regulatorischer und Datenschutzstandards.
Dank Ihrer Anpassungsfähigkeit und Eigenständigkeit bewegen Sie sich erfolgreich in einem dynamischen und herausfordernden Umfeld, um Ihre Projekte erfolgreich umzusetzen.
Qualifikationen
Sie verfügen über einen Masterabschluss in Informatikwissenschaften oder einen als gleichwertig anerkannten Abschluss und bringen mindestens zwei Jahre Berufserfahrung als Data Engineer mit, in denen Sie End-to-End-Projekte durchgeführt haben, idealerweise in datenintensiven Umgebungen.
Kenntnisse im medizinischen Bereich oder in Krankenhausinformationssystemen sind ein wichtiger Vorteil. Ebenso wird Vertrautheit mit medizinischen Datenkodierungsstandards wie SNOMED, ATC oder LOINC im Rahmen der durchgeführten Projekte besonders geschätzt.
Sie besitzen fundierte Kenntnisse in der Python- und SQL-Entwicklung im Bereich Data Engineering sowie gute Kenntnisse relationaler und dokumentenorientierter Datenbanken, insbesondere MongoDB.
Sie haben zudem bedeutende Erfahrung mit Orchestrierungstools für Pipelines wie Airflow sowie in der Implementierung von Monitoring- und Optimierungsmechanismen für Data Pipelines (DataOps), die deren Leistung und Robustheit gewährleisten.
Sie verstehen Microservices-Architekturen und deren Einfluss auf Datenflüsse und sind versiert in der Integration von REST-APIs sowie der Verwaltung von Echtzeit-Datenströmen via Kafka. Darüber hinaus beherrschen Sie bewährte Entwicklungspraktiken, insbesondere CI/CD-Prozesse, und die Nutzung kollaborativer Tools wie Bitbucket und Jira.
Sie verfügen über ausgezeichnete schriftliche Fähigkeiten in Französisch, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Arbeiten klar zu dokumentieren und komplexe Informationen zu synthetisieren. Zudem besitzen Sie gute Englischkenntnisse auf professionellem Niveau.
Im zwischenmenschlichen Bereich zeichnen Sie sich durch Ihre Fähigkeit aus, mit Mitgliedern verschiedener Teams innerhalb der DTN-IA und auf nationaler Ebene im Projektkontext zusammenzuarbeiten. Sie bevorzugen eine klare und konstruktive Kommunikation, die den Austausch bewährter Praktiken, gegenseitige Unterstützung und kontinuierliche Verbesserung im Team fördert.
Sie verfolgen einen rigorosen und durchdachten Ansatz, der die Datenqualität garantiert und Prioritäten professionell managt. Bei Herausforderungen zeigen Sie Eigeninitiative bei der Informationssuche und bevorzugen eine lösungsorientierte Vorgehensweise.
Sie sind bereit, Herausforderungen in einem anspruchsvollen und komplexen Umfeld anzunehmen.
Zusätzliche Informationen
- Eintritt: nach Vereinbarung
- Anzahl Stellen: 1
- Beschäftigungsgrad: 100%
- Funktionsklasse: 20
- Vertrag: befristet 12 Monate, verlängerbar
- Bewerbungsfrist: 24.06.2026
- Kontakt für Auskünfte: M.V. Rejany, Teamleiter "Data – Self-Service Data Foundation", Vincent.Rejany@hug.ch
Ihre Bewerbung muss ein Motivationsschreiben, einen Lebenslauf, Kopien der für die Stelle erforderlichen Diplome und Zeugnisse sowie die letzten zwei Arbeitszeugnisse enthalten.
Diese Ausschreibung richtet sich gleichermaßen an Frauen und Männer.
Die HUG engagieren sich im Kampf gegen Arbeitslosigkeit und begrüssen Bewerbungen, die vom kantonalen Arbeitsamt stammen.
Nur Bewerbungen, die über die Rekrutierungsplattform eingereicht werden, werden berücksichtigt. Papier- und E-Mail-Bewerbungen werden nicht bearbeitet.