Data Engineer (m/w/d), 60-100%, Bern / Work Smart Zur Jobbeschreibung

Schweizerische Bundesbahnen SBB; Bern; Hybrid; CHF 110.000 - 165.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Schweizerische Bundesbahnen SBB suchen einen Data Engineer, der Datenpipelines und skalierbare Datenprodukte auf der eigenen Analytics Platform betreibt. Sie arbeiten eng mit Data Scientists und Data Analysts zusammen, entwerfen stabile Integrationsprozesse und sichern Qualität, Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit der Datenprodukte.

Sie verfügen über mehrjährige Erfahrung in Python, Java und TypeScript, sowie SQL, Data Modelling und ETL/ELT, idealerweise mit Snowflake, Tekton, ArgoCD und Git.

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung mit Python, Java und TypeScript.
• Fundierte Kenntnisse in SQL, Data Modelling und ETL/ELT.
• Erfahrung mit DevOps, CI/CD und Containerisierung (Docker/Kubernetes/OpenShift).
• Erfahrung mit Snowflake, Tekton, ArgoCD und Git vorteilhaft.
• Idealerweise Kenntnisse in Geodaten (ArcGIS/FME) sowie Datenvisualisierung (Power BI/Streamlit).
• Deutsch und Englisch auf C1-Niveau.

Aufgaben

• Datenpipelines und skalierbare Datenprodukte auf der Enterprise Analytics Platform entwickeln und betreiben.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Analysts bei Erschliessung von Datenquellen; stabile Integrationsprozesse entwerfen.
• CI/CD Pipelines, Monitoring und Automatisierung vorantreiben, Qualität und Skalierbarkeit sicherstellen.
• Robuste Datenmodelle und saubere Datenaufbereitung für konsistente Datensichten bereitstellen.

Kenntnisse

Python

Java

TypeScript

dbt

Spring Boot

Angular

SQL

Data Modeling

ETL/ELT

DevOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

OpenShift

Snowflake

Tekton

ArgoCD

Git

ArcGIS

FME

Power BI

Streamlit

SAFe

Scrum

Tools

Docker

Kubernetes

OpenShift

Git

ArcGIS

FME

Jobbeschreibung

Das kannst du bewegen.

• Als Data Engineer entwickelst und betreibst du Datenpipelines sowie skalierbare Datenprodukte auf der SBB eigenen Enterprise Analytics Platform mit Snowflake als Datawarehouse. Damit schaffst du verlässliche Datengrundlagen für Entscheidungen in der Energie.
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Analysts bei der Erschliessung von Datenquellen. Du konzipierst stabile Integrationsprozesse und transformierst verschiedene Formate in nachhaltige Modelle.
• CI/CD Pipelines, Monitoring und Automatisierung treibst du voran und sicherst so Qualität, Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit der Datenprodukte.
• Robuste Datenmodelle und saubere Datenaufbereitung, die konsistente, konsumorientierte Datensichten für Analytics und Automatisierung bereitstellen.

Das bringst du mit.

• Dank deinem selbständigen und initiativen Arbeiten mit ausgeprägter Teamorientierung, übernimmst du Verantwortung, um Veränderungen aktiv mitzugestalten.
• Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung mit Python, Java und TypeScript sowie den dazugehörigen Frameworks (dbt, Spring Boot, Angular)
• Sicherer Umgang mit SQL, Data Modelling und ETL beziehungsweise ELT. Praxis mit DevOps und CI/CD sowie Containerisierung mit Docker, Kubernetes oder OpenShift.
• Von Vorteil ist Erfahrung in Umgang mit Snowflake, Tekton, ArgoCD und Git sowie jegliche Erfahrungen mit Geodaten (ArcGIS und FME), Datenvisualisierung (Power BI und Streamlit) und agilen Arbeitsweisen wie SAFe oder Scrum.
• Sprachkompetenz in Deutsch und Englisch auf mindestens Niveau C1.