Cloud Data Engineer: ETL, Data Lakes & ML

Generali Switzerland; Adliswil; On-site; CHF 110,000 - 150,000; Full time

Job summary

Generali Switzerland sucht eine/n Data Engineer (m/w/d) zur Weiterentwicklung der Datenbasis für Nicht-Leben-Analysen. Du entwickelst ETL/ELT-Pipelines, arbeitest mit Python und SQL und gestaltest Data Lakes & Cloud Data Warehouses für Analytics- und Machine-Learning-Anwendungen.

Du automatisierst Workflows mit Airflow, Dagster, Prefect oder AWS Step Functions, achtest auf Qualität, Sicherheit und Governance und arbeitest eng mit Data Scientists sowie Fachbereichen zusammen.

Qualifications

• > Mehrjährige Berufserfahrung im Aufbau produktiver Datenlösungen
• > Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse
• > Cloud-Experience, ideal AWS; Azure/Google Cloud vorteilhaft
• > Kenntnisse relationaler/ dimensionale Datenmodellierung, Data Lakes
• > Sicherer Umgang mit Git, Tests, CI/CD, Docker, IaC
• > Datensicherheit, Governance, Observability
• > Deutsch fließend, Englisch gut; Französisch/Italienisch von Vorteil

Responsibilities

• Du konzipierst, entwickelst und betreibst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten.
• Du entwickelst robuste Datenverarbeitungslösungen mit Python, SQL und PySpark/Pandas.
• Du gestaltest Data Lakes, Cloud Data Warehouses und Datenmodelle für Analytics- und ML-Anwendungen.
• Du automatisierst Workflows mit Airflow, Dagster, Prefect oder AWS Step Functions.
• Du sicherst Qualität, Governance und nachvollziehbare Verarbeitung sensibler Daten

Skills

Python

SQL

Datenmodellierung

Data Lakes

Observability

Datensicherheit

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Education

Hochschulabschluss in Informatik oder Data Engineering

Tools

AWS

Azure

Databricks

Snowflake

Apache Airflow

Dagster

Prefect

AWS Step Functions

Terraform

CloudFormation

Git

CI/CD

Job description

Generali Switzerland sucht eine/n Data Engineer (m/w/d) zur Weiterentwicklung der Datenbasis für Nicht-Leben-Analysen. Du entwickelst ETL/ELT-Pipelines, arbeitest mit Python und SQL und gestaltest Data Lakes & Cloud Data Warehouses für Analytics- und Machine-Learning-Anwendungen.

Du automatisierst Workflows mit Airflow, Dagster, Prefect oder AWS Step Functions, achtest auf Qualität, Sicherheit und Governance und arbeitest eng mit Data Scientists sowie Fachbereichen zusammen.