ELCA

Overview In dieser Rolle treiben Sie den Aufbau und Betrieb moderner Cloud-Datenplattformen voran, um heterogene Datensätze effizient zu verarbeiten. Sie arbeiten eng mit Data Engineers, Architects und Scientists zusammen, um Lösungen zu liefern, die Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit sicherstellen. Sie modernisieren bestehende Plattformen und arbeiten projektübergreifend in Multi-Project-Umgebungen. Ihre Arbeit hat direkten Einfluss auf die Wertschöpfung der Kunden durch datengetriebene Analytics AI-Anwendungen. Die Position bietet Perspektiven in einem kollaborativen, lernorientierten Umfeld mit Fokus auf praxisnahe Umsetzung und Kundennähe. Leistungen / Benefits Homeoffice Gleitzeit Ferienkauf bis zu 13 Tage Halbtax Business-Handy Reisen in 1.

Klasse Verantwortungsbereiche Mitwirkung an Cloud Data Plattform Projekten und eigenständige Entwicklung von Datenpipelines und Cloud-Infrastrukturen Design, Code und Konfiguration von Komponenten für Data Ingestion, Echtzeit-Streaming, Batch Processing, Extraktion und Transformation über mehrere Quellen Sicherstellen von Funktionalität, Leistung, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Lösungen Koordination von Anforderungen und Abhängigkeiten mit Kundenseite und Stakeholdern Identifikation von Engpässen und Risiken sowie proaktive Ableitung von Lösungsoptionen Unterstützung von Presales mit konzeptionellen Inputs, Aufwandsschätzungen und technischer Beteiligung sowie Präsentation vor IT Entscheidungsträgern (Deutsch) Zusammenarbeit mit Business Analysts und Data Scientists zur Umsetzung von Use Cases Wissensaustausch, Förderung von Synergien zwischen Projekten

und Weiterentwicklung des Data Engineering Portfolios Coaching von Teammitgliedern und Mitwirkung an der Weiterentwicklung technischer Standards und Prozesse Zentrale Anforderungen Mehrjährige Programmiererfahrung in Python, Java oder Scala Mind. 5 Jahre Implementierungsfertigkeiten mit Analytics Technologien wie SQL, DBT, Spark und Kafka Mind.

3 Jahre Erfahrung in Bereitstellung und Automatisierung von Cloud-Lösungen in Azure, AWS, Databricks, Kubernetes mit Terraform oder vergleichbaren Tools Knowhow in SQL und NoSQL Datenbanken (PostgreSQL, Snowflake, Databricks, MS SQL) Server Data Warehouse und Data Mesh Kenntnisse Datenmodellierung, Data Governance sowie SDLC (Codierungsstandards, Code Reviews, Quellcodeverwaltung, CI/CD, Testing, Betrieb) Hohe Lernbereitschaft und Flexibilität für kundenspezifische Plattformen Reisebereitschaft für Kundentermine und Onsite-Einsätze in der Deutschschweiz Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Lernbereitschaft Teamfähigkeit Kundenorientierung SQL DBT Spark