Data & Platform Engineer: Scalable BI Pipelines & Lakehouse

Kantonsspital Aarau AG; Aarau; Vor Ort; CHF 110.000 - 140.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Kantonsspital Aarau AG in Aarau sucht eine/n Dateningenieur/in mit Fokus BI-Datenpipelines und Governance. Sie arbeiten in einer modernen, skalierbaren Datenplattform und tragen zur klinischen sowie betrieblichen Entscheidungsfindung bei.

Sie entwickeln ETL/ELT, transformieren Daten aus Quellsystemen und sichern Qualität, Verfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit entlang der Pipeline. Teamorientierung und Lernbereitschaft sind gefragt.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik o. ä.) oder vergleichbare Erfahrung.
• Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung sowie ETL/ELT-Tools, Python und SQL.
• Erfahrung mit Lakehouse Datenplattformen mit Cloud Native Technology von Vorteil.
• Verständnis für BI-Anforderungen und analytische Fragestellungen sowie Interesse an Datenqualität.
• Teamorientierte, strukturierte Arbeitsweise und hohe Qualitätsorientierung.

Aufgaben

• Entwicklung, Betrieb und kontinuierliche Optimierung von skalierbaren Datenpipelines für BI-Use Cases.
• Integration, Transformation und Aufbereitung von strukturierten Daten aus klinischen und administrativen Quellsystemen.
• Sicherstellung von Datenqualität, Verfügbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Governance entlang der gesamten Pipeline.
• Zusammenarbeit mit BI, Analytics und Fachbereichen zur Umsetzung von Anforderungen.
• Automatisierung von ETL/ELT-Prozessen und kontinuierliche Weiterentwicklung von Standards der Datenprodukten.

Kenntnisse

Datenmodellierung

ETL/ELT-Tools

Python

SQL

Ausbildung

Informatik-/Wirtschaftsinformatik-Studium

Tools

Lakehouse Plattformen

Jobbeschreibung

Kantonsspital Aarau AG in Aarau sucht eine/n Dateningenieur/in mit Fokus BI-Datenpipelines und Governance. Sie arbeiten in einer modernen, skalierbaren Datenplattform und tragen zur klinischen sowie betrieblichen Entscheidungsfindung bei.

Sie entwickeln ETL/ELT, transformieren Daten aus Quellsystemen und sichern Qualität, Verfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit entlang der Pipeline. Teamorientierung und Lernbereitschaft sind gefragt.