Stellenangebot
Senior Data Engineer - Data Analytics Platform 80-100% (f/m/d)
Senior Data Engineer bei Julius Baer in Zürich (12 Monate, verlängerbar) zur Entwicklung und Wartung von End-to-End-Datenpipelines mit Python/Scala im Cloud-Umfeld (Microsoft Fabric/Azure).
Aufgaben
- Entwicklung und Wartung von End-to-End-Datenpipelines mit Python oder Scala, um einen reibungslosen Datenfluss sicherzustellen und Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren
- Sicherstellung der Datenvollständigkeit und Skalierbarkeit, Verwaltung von Datenladevorgängen und Datenqualität
- Diagnose von Ursachen und Identifizierung von Lösungen für Fehler, Optimierung von ETL/ELT-Pipelines
- Betreuung und Anleitung von Junior-Entwicklern in Bezug auf Best Practices im Data Engineering
Anforderungen
- Bachelor- oder Masterabschluss mit Schwerpunkt Informatik, Datenanalyse, Informationssysteme oder einem verwandten technischen Fachgebiet, oder gleichwertige Ausbildung und Berufserfahrung
- Mehr als 5 Jahre Erfahrung in ETL/ELT, Data Warehousing, Business Intelligence und der Integration von Datenverarbeitungs- und Workflow-Management-Tools in das Pipelinedesign
- Mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Wartung von End-to-End-Datensystemen mit Python, Scala oder ähnlichen Programmiersprachen
- Fundierte Erfahrung in der Nutzung von SQL für die Datenanalyse, die Untersuchung von Datenproblemen und das Design effektiver Lösungen
- Erfahrung in der Arbeit mit cloudbasierten Datentechnologien, vorzugsweise auf Microsoft Fabric, mit Erfahrung in Azure Databricks, Azure SQL Warehouse, Azure Synapse Analytics und ähnlichen Streaming-Techniken sowie Delta Lake
- Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit großen Datensätzen unter Verwendung von Data-Engineering-Fähigkeiten in Systemdesign, Implementierung und Testen
- Vertrautheit mit Cloud-Speicherlösungen wie Azure Data Lake und Blob Storage
- Fundierte Kenntnisse der Prinzipien des Datenmodellierens (Erfahrung mit Data Vault ist von Vorteil) und starke Fähigkeiten im Systemdesign, in der Implementierung und im Testen
- Erfahrung mit ereignisgesteuerten Architekturen (z. B. Kafka, Event Hubs, Apache Flink) ist von Vorteil, und containerisierte Bereitstellung (z. B. Docker, Kubernetes) ist vorteilhaft
Jobdetails
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