Übersicht:

• Eine technische und menschliche Begleitung bei jedem Projekt und eine leistungsfähige Betreuung Ihrer Karriere zu haben.
• Teilnahme an Schulungen, um Ihre beruflichen Fähigkeiten weiterzuentwickeln
• An speziellen Veranstaltungen teilnehmen
• Integration in ein dynamisches Team

Aufgaben:

• Entwicklung und Wartung von hochskalierbaren, robusten Datenpipelines, die große Datenmengen effizient verarbeiten.
• Entwurf und Implementierung von ETL-Prozessen (Extract, Transform,Load) zur Datenintegration aus verschiedenen Quellen.
• Optimierung und Pflege der bestehenden Dateninfrastruktur (z.B. Datenbanken, Datenpipelines, Cloud-Dienste) für Performance und Skalierbarkeit.
• Implementierung von Datenqualitätschecks und Monitoring-Mechanismen zur Sicherstellung der Datenintegrität.
• Evaluierung und Einführung neuer Technologien, um die Dateninfrastruktur zu verbessern.
• Steuerung und Priorisierung von Entwicklungsaufgaben in Abstimmung mit interdisziplinären Teams (Produktmanagement, Data Science, Softwareentwicklung).
• Dokumentation von Datenarchitektur, Prozessen und technischen Entscheidungen.
• Coaching und Mentoring von Junior Entwicklern und Data Engineers im Team.

Qualifikationen:

• Mehrjährige Erfahrung in der Softwareentwicklung, bevorzugt im Bereich Data Engineering
• Praxis in der Entwicklung von Datenpipelines mit Technologien wie Apache Kafka, Apache Spark, Airflow oder ähnlichen Tools.
• Erfahrung in Snowflake und Python (oder verwandte Technologien).
• Erfahrung mit Cloud-Technologien (AWS, GCP oder Azure), insbesondere in Bezug auf Datenverarbeitung von Vorteil.
• Fliessend Deutsch in Wort und Schrift.

Wesentliche Kompetenzen: