Für innovative Data-Engineering- und Analytics-Projekte suchen wir engagierte Data Engineers mit Erfahrung in Databricks, modernen Data-Lakehouse-Architekturen und Cloud-Technologien. Wenn Sie leistungsfähige Datenplattformen entwickeln, komplexe Datenlandschaften gestalten und Unternehmen dabei unterstützen möchten, das volle Potenzial ihrer Daten für Analytics, Business Intelligence und AI-Anwendungen auszuschöpfen, freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.
Data Engineer
Ihre Aufgaben
  • Konzeption und Weiterentwicklung moderner Data-Lake-, Lakehouse- und Analytics-Plattformen auf Basis von Databricks und Cloud-Technologien
  • Implementierung und Optimierung von Datenmodellen für Reporting-, Analytics-, Machine-Learning- und KI-Anwendungen
  • Aufbau und Integration von Datenquellen aus unterschiedlichen Systemlandschaften und Schnittstellen
  • Entwicklung von Datenlösungen mit Databricks, Apache Spark, PySpark und SQL
  • Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz und Governance-Anforderungen entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette
  • Automatisierung, Überwachung und Performanceoptimierung von Datenpipelines und -plattformen
  • Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analytics Engineers und Softwareingenieuren
  • Mitarbeit in agilen und interdisziplinären Projektteams von der Anforderungsanalyse bis zum produktiven Betrieb
  • Unterstützung bei Cloud-Migrationen sowie der Modernisierung bestehender Data-Warehouse- und Analytics-Landschaften
  • Evaluierung neuer Technologien und Best Practices im Umfeld Data Engineering, Big Data und AI
Ihr Profil
  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwesen oder eine vergleichbare Qualifikation
  • Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder Big Data
  • Fundierte Erfahrung mit Databricks sowie modernen Lakehouse-Architekturen
  • Sehr gute Kenntnisse in Apache Spark, PySpark und SQL
  • Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud Platform
  • Kenntnisse in Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Snowflake oder vgl. Datenplattformen von Vorteil
  • Erfahrung in Datenmodellierung, Data Warehousing und Data Governance
  • Sicherer Umgang mit Git, CI/CD-Pipelines und DevOps-Prinzipien
  • Programmierkenntnisse in Python von Vorteil
  • Analytisches Denkvermögen sowie eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
Die Unternehmung bietet
  • Moderne Arbeitsmittel und ein zeitgemässes Arbeitsumfeld
  • Offene Unternehmenskultur und ausgeprägte Teamorientierung
  • Abwechslungsreiche Aufgaben, interkulturelle Zusammenarbeit und globale Projekte
Aufgrund gesetzlicher Vorgaben können wir für diese Position ausschliesslich Bewerberinnen und Bewerber mit Schweizer oder EU-Staatsbürgerschaft berücksichtigen.

Biljana Coppola freut sich auf die Zustellung Ihrer Bewerbungsunterlagen und steht Ihnen bei Fragen gerne zur Verfügung.
Kontakt
Kontact
Biljana Coppola
Director Contracting
+41 44 366 60 78
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  • Implementierung und Optimierung von Datenmodellen für Reporting-, Analytics-, Machine-Learning- und KI-Anwendungen
  • Aufbau und Integration von Datenquellen aus unterschiedlichen Systemlandschaften und Schnittstellen
  • Entwicklung von Datenlösungen mit Databricks, Apache Spark, PySpark und SQL
  • Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz und Governance-Anforderungen entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette
  • Automatisierung, Überwachung und Performanceoptimierung von Datenpipelines und -plattformen
  • Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analytics Engineers und Softwareingenieuren
  • Mitarbeit in agilen und interdisziplinären Projektteams von der Anforderungsanalyse bis zum produktiven Betrieb
  • Unterstützung bei Cloud-Migrationen sowie der Modernisierung bestehender Data-Warehouse- und Analytics-Landschaften
  • Evaluierung neuer Technologien und Best Practices im Umfeld Data Engineering, Big Data und AI
  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwesen oder eine vergleichbare Qualifikation
  • Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder Big Data
  • Fundierte Erfahrung mit Databricks sowie modernen Lakehouse-Architekturen
  • Sehr gute Kenntnisse in Apache Spark, PySpark und SQL
  • Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud Platform
  • Kenntnisse in Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Snowflake oder vgl. Datenplattformen von Vorteil
  • Erfahrung in Datenmodellierung, Data Warehousing und Data Governance
  • Sicherer Umgang mit Git, CI/CD-Pipelines und DevOps-Prinzipien
  • Programmierkenntnisse in Python von Vorteil
  • Analytisches Denkvermögen sowie eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Moderne Arbeitsmittel und ein zeitgemässes Arbeitsumfeld
  • Offene Unternehmenskultur und ausgeprägte Teamorientierung
  • Abwechslungsreiche Aufgaben, interkulturelle Zusammenarbeit und globale Projekte
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Humanis AG
Prime Tower · Hardstrasse 201 · 8005 Zürich
Telefon +41 44 366 60 00 · www.humanis.ch
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