Data Engineer – Sustainability Data & Automation

UZH Alumni

Zürich

Hybrid

CHF 110,000 - 150,000

Full time

2 days ago

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Job summary

Sika sucht einen Data Engineer zur Unterstützung des Sustainability-Teams. Sie entwickeln Datenpipelines, Modelle und Kalkulationslogik für Scope-3-Berechnungen und migrieren Lösungen in Databricks.

Dabei arbeiten Sie an Data-Warehouse-/Lakehouse-Architekturen, Automatisierung von Datenflüssen und Governance. Vorausgesetzt werden 2–3 Jahre Erfahrung, Kenntnisse in Databricks/Azure und SQL/PySpark, gute Deutsch- oder Englischkenntnisse.

Qualifications

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Management of Information Systems, Data Science oder gleichwertige Berufserfahrung.
2–3 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder verwandten Feldern (Software-Engineering, Data Analytics).
Know-how mit Datenplattformen wie Databricks oder Ähnlichem (Snowflake, BigQuery etc.).
Erfahrung mit Azure-Diensten u.a. Data Factory, Storage Account, Key Vault.
Programmierkenntnisse in SQL, Python und PySpark.
Erfahrung mit Versionskontrolle und DevOps-Tools (GitHub, Azure DevOps) sowie CI/CD.
Vertrautheit mit Governance-Konzepte wie Datenlinien, Zugriffskontrollen und Row-Level Security ist von Vorteil.
Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Kommunikationsstärke.
Fließendes Englisch; Deutsch/Französisch sind von Vorteil.

Responsibilities

Entwicklung, Wartung und Verbesserung skalierbarer Datenpipelines, -modelle, Transformationsworkflows und Kalkulationslogik.
Unterstützung der Migration von Scope-3-Lösungen zu Databricks; Übersetzung vorhandener Logik und Strukturen.
Entwurf und Pflege von analytischen Data Warehouses/Lakehouses mittels dimensionaler Modellierung.
Automatisierung von Datenflüssen über mehrere Quellsysteme hinweg; Beitrag zur Digitalisierungsreise anhand von KI.
Aufbau automatisierter Validierungs-, Test- und Reconciliation-Kontrollen für hohe Datenqualität.
Untersuchung komplexer Datenprobleme, Root-Cause-Analysen; Sicherstellung konsistenter Kalkulationsergebnisse.
Unterstützung guter Data Governance durch klare Ownership, Dokumentation, Lineage; Unity Catalog; Zugriffskontrollen.
Beitrag zu CI/CD, Versionierung, automatisiertem Testing, Deployment und Release-Management über Umgebungen hinweg.
Analyse komplexer Daten, Unterstützung von Szenario-Modellen; Entwicklung von Dashboards/Reports für Geschäftsentscheidungen.