Data Engineer (m/w/d)

Generali Switzerland; Adliswil; Sur place; CHF 110 000 - 150 000; Plein temps

Résumé du poste

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

Responsabilités

• 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

Connaissances

Python

SQL

Datenmodellierung

Data Lakes

Observability

Datensicherheit

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Formation

Hochschulabschluss in Informatik oder Data Engineering

Outils

AWS

Azure

Databricks

Snowflake

Apache Airflow

Dagster

Prefect

AWS Step Functions

Terraform

CloudFormation

Git

CI/CD

Description du poste

Data Engineer (m/w/d)

Hilf mit, die Datengrundlage für fundierte Entscheidungen im Nicht-Leben-Geschäft weiterzuentwickeln. Du bereitest komplexe Versicherungsdaten so auf, dass sie zuverlässig, sicher und für Analytics-, Pricing- und Machine-Learning-Anwendungen nutzbar werden. Gemeinsam mit Fachbereichen und Technologie-Teams entwickelst du skalierbare Cloud-Lösungen, die einen nachhaltigen Mehrwert für unser Unternehmen schaffen.

Das erwartet dich

• Du konzipierst, entwickelst und betreibst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Du entwickelst robuste Datenverarbeitungslösungen mit Python, SQL und Frameworks wie PySpark oder Pandas
• Du gestaltest und optimierst Data Lakes, Cloud Data Warehouses und Datenmodelle für Analytics- und Machine-Learning-Anwendungen
• Du automatisierst Workflows und Batch-Prozesse mit Orchestrierungstechnologien wie Apache Airflow, Dagster, Prefect oder AWS Step Functions
• Du implementierst automatisierte Qualitätskontrollen und stellst die sichere, korrekte und nachvollziehbare Verarbeitung von Kunden-, Finanz- und Versicherungsdaten sicher
• Du optimierst Abfragen, Speicher und Rechenleistung und bringst Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Cloud-Kosten in Einklang
• Du arbeitest mit Analysten, Data Scientists, Machine Learning Engineers und Versicherungsfachleuten zusammen und übersetzt Datenanforderungen in nachhaltige Lösungen

Das bringst du mit

• Du verfügst über einen Hochschulabschluss in Informatik, Data Engineering, Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung beziehungsweise über gleichwertige Berufserfahrung
• Du bringst mehrere Jahre praktische Erfahrung im Aufbau produktiver Datenlösungen sowie sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse mit
• Du hast Datenlösungen auf einer führenden Cloud-Plattform entwickelt, idealerweise AWS; fundierte Erfahrung mit Azure oder Google Cloud ist ebenfalls willkommen
• Du kennst relationale und dimensionale Datenmodellierung, Data Lakes sowie moderne Plattformen wie AWS Glue, Redshift, Snowflake oder Databricks
• Du arbeitest sicher mit Git, automatisierten Tests, CI/CD, Docker und Infrastructure as Code wie Terraform oder CloudFormation
• Du handelst qualitätsorientiert und verstehst die Bedeutung von Datensicherheit, Governance, Observability und zuverlässigem Produktivbetrieb
• Erfahrung mit AWS-Datendiensten oder sensiblen Daten im Versicherungs-, Finanz- oder einem anderen regulierten Umfeld ist von Vorteil, aber keine Voraussetzung
• Du verfügst über sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse; Französisch- oder Italienischkenntnisse sind von Vorteil