Data Engineer Analytics (m/w/d)

ROCKEN; Schweiz; Vor Ort; CHF 110.000 - 140.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ROCKEN sucht in Zug einen Data Engineer Analytics (m/w/d) zur Entwicklung und Optimierung einer modernen Analytics-Plattform. Sie verbinden Data Engineering, Analytics und Softwareentwicklung, um eine skalierbare Datenlandschaft voranzutreiben und zentrale Pipelines zu implementieren.

Sie arbeiten an der Transformation von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen, entwickeln robuste ETL-Prozesse mit Pentaho und SQL und gestalten leistungsfähige Datenmodelle für Reporting sowie

Qualifikationen

• Fundierte Berufserfahrung im Data Engineering oder der Entwicklung von Data-Warehouse-Lösungen.
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und Oracle-Erfahrung.
• Erfahrung mit ETL-Entwicklung und Datenintegration.
• Praxiswissen in Data-Warehouse-Architekturen und Datenmodellierung.
• Kenntnisse von Data Vault oder vergleichbaren Modellierungsansätzen.
• Erfahrung mit Pentaho oder vergleichbaren ETL-Plattformen.
• Interesse an Business Intelligence, Analytics und Self-Service-Reporting.
• Kenntnisse moderner DevOps-Praktiken und CI/CD.
• Erfahrung mit Git, Docker und Kubernetes von Vorteil.
• Qualitätsbewusstsein sowie Erfahrung mit automatisiertem Testing.
• Freude an agiler Zusammenarbeit und interdisziplinären Entwicklungsprojekten.
• Bereitschaft, neue Technologien und Methoden aktiv auszuprobieren und einzusetzen.

Aufgaben

• Aufbau und Weiterentwicklung zentraler Datenpipelines für eine moderne Analytics-Plattform.
• Transformation und Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen.
• Entwicklung performanter ETL-Prozesse mit Pentaho und SQL.
• Gestaltung belastbarer Datenmodelle für Reporting und analytische Anwendungen.
• Weiterentwicklung einer strukturierten Data-Warehouse-Architektur.
• Umsetzung von Datenqualitätsmechanismen und automatisierten Validierungen.
• Überwachung produktiver Datenprozesse sowie systematische Fehleranalyse.
• Entwicklung und Optimierung von Reports und datengetriebenen Auswertungen.
• Unterstützung beim Ausbau von Self-Service-Reporting und modernen BI-Konzepten.
• Automatisierung von Build-, Test- und Deployment-Prozessen.
• Integration von Datenlösungen in bestehende Applikations- und Systemlandschaften.
• Zusammenarbeit mit agilen Engineering-Teams bei Architektur, Planung und Umsetzung.
• Mitgestaltung technischer Standards rund um Data Engineering, Testing und Deployment.
• Kontinuierliche Optimierung von Performance, Stabilität und Wartbarkeit der Datenplattform.

Kenntnisse

Data engineering

SQL und relationale Datenbanken

ETL-Entwicklung

Data-Warehouse-Architekturen

Datenmodellierung

Data Vault

BI/Analytics & Self-Service-Reporting

DevOps & CI/CD

Agile Zusammenarbeit

Bereitschaft zu neuen Technologien

Tools

Oracle

Pentaho

Git

Docker

Kubernetes

Jobbeschreibung

Data Engineer Analytics (m/w/d)

Rolle

Moderne Unternehmen brauchen Datenplattformen, die zuverlässig, skalierbar und für Fachbereiche nutzbar sind. Diese Position verbindet Data Engineering, Analytics und Softwareentwicklung und bietet die Möglichkeit, eine anspruchsvolle Datenlandschaft technologisch weiterzuentwickeln.

Qualifikationen

• Fundierte Berufserfahrung im Data Engineering oder in der Entwicklung von Data-Warehouse-Lösungen
• Sehr gute Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit relationalen Datenbanken, idealerweise Oracle
• Erfahrung mit ETL-Entwicklung und Datenintegration
• Praxiswissen in Data-Warehouse-Architekturen und Datenmodellierung
• Kenntnisse von Data Vault oder vergleichbaren Modellierungsansätzen
• Erfahrung mit Pentaho oder vergleichbaren ETL-Plattformen
• Interesse an Business Intelligence, Analytics und Self-Service-Reporting
• Kenntnisse moderner DevOps-Praktiken und CI/CD
• Erfahrung mit Git, Docker und Kubernetes von Vorteil
• Qualitätsbewusstsein sowie Erfahrung mit automatisiertem Testing
• Freude an agiler Zusammenarbeit und interdisziplinären Entwicklungsprojekten
• Bereitschaft, neue Technologien und Methoden aktiv auszuprobieren und einzusetzen

Verantwortung

• Aufbau und Weiterentwicklung zentraler Datenpipelines für eine moderne Analytics-Plattform
• Transformation und Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen
• Entwicklung performanter ETL-Prozesse mit Pentaho und SQL
• Gestaltung belastbarer Datenmodelle für Reporting und analytische Anwendungen
• Weiterentwicklung einer strukturierten Data-Warehouse-Architektur
• Umsetzung von Datenqualitätsmechanismen und automatisierten Validierungen
• Überwachung produktiver Datenprozesse sowie systematische Fehleranalyse
• Entwicklung und Optimierung von Reports und datengetriebenen Auswertungen
• Unterstützung beim Ausbau von Self-Service-Reporting und modernen BI-Konzepten
• Automatisierung von Build-, Test- und Deployment-Prozessen
• Integration von Datenlösungen in bestehende Applikations- und Systemlandschaften
• Zusammenarbeit mit agilen Engineering-Teams bei Architektur, Planung und Umsetzung
• Mitgestaltung technischer Standards rund um Data Engineering, Testing und Deployment
• Kontinuierliche Optimierung von Performance, Stabilität und Wartbarkeit der Datenplattform

Benefits

• Flexible Arbeitszeitgestaltung
• Gute Verkehrsanbindung und Erreichbarkeit
• Attraktive Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
• Komfortables Büro mit moderner Infrastruktur
• Offene Unternehmenskultur
• Interessante und abwechslungsreiche Tätigkeiten/Projekte
• Eingespieltes und dynamisches Team

Arbeitsort

Zug

Kontakt

Joshua de Boers,
[phone]