Senior Data Engineer Datenplattform

Callista Group AG; Luzern; Hybrid; CHF 120,000 - 160,000; Full time

Job summary

Callista sucht erfahrene Data Engineers zur Weiterentwicklung einer modernen Dataplattform auf Databricks. Im Fokus stehen skalierbare Pipelines, Data Vault 2.0 Modelle und der Betrieb im Azure-Umfeld.

Sie arbeiten im Data-Team an der Weiterentwicklung der Plattform mit Databricks, dbt Core und PySpark. 80–100% Pensum, Start sofort, Standort Luzern. Deutschkenntnisse erforderlich.

Qualifications

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
• Fundierte Kenntnisse in Databricks, SQL, Python und Spark.
• Erfahrung mit Data Vault 2.0 und Datenmodellierung.
• Erfahrung mit Git, CI/CD und Tests.
• Sicherer agiler SAFe-Umfeld.

Responsibilities

• Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines und Datenprodukte auf Databricks
• Umsetzung von Data Vault 2.0 Modellen
• Entwicklung von Transformationen, Datenqualitätstests und Dokumentation mit dbt Core
• Weiterentwicklung der Datenplattform mit Python, SQL und Spark/PySpark
• Aufbau und Pflege von CI/CD-Prozessen sowie automatisierten Tests
• Sicherstellung eines stabilen Betriebs der Datenlösungen im Azure-Umfeld
• Zusammenarbeit im agilen Team und Mitwirkung an Plattformweiterentwicklung

Skills

Data Engineering

Databricks

SQL

Python

Spark PySpark

Data Vault 2.0

Git

CI/CD

SAFe

Konzernumfeld

Education

5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering

Tools

dbt Core

Azure

Job description

Für die Weiterentwicklung einer modernen Datenplattform auf Databricks sucht ein Agile Release Train im Bereich Data & Analytics bei einer Krankenversicherung erfahrene Data Engineers. Im Fokus stehen skalierbare Datenpipelines und Datenprodukte, die Umsetzung von Data-Vault-Modellen und der stabile, wirtschaftliche Betrieb der Datenlösungen im Azure-Umfeld. Du arbeitest als Teil des Data-Teams und bringst die Plattform mit deiner Erfahrung in Databricks, dbt Core und Data Vault technisch voran.

Aufgaben

• Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines und Datenprodukte auf Databricks

• Umsetzung von Datenmodellen nach Data Vault 2.0 inkl. historisierter und dimensionaler Modelle

• Entwicklung von Transformationen, Datenqualitätstests und Dokumentation mit dbt Core

• Weiterentwicklung der Datenplattform mit Python, SQL und Apache Spark / PySpark

• Aufbau und Pflege von CI/CD-Prozessen sowie automatisierten Tests

• Sicherstellung eines stabilen und wirtschaftlichen Betriebs der Datenlösungen im Azure-Umfeld

• Zusammenarbeit im agilen Team und aktive Mitwirkung an der Weiterentwicklung der Plattform

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, idealerweise mehrjährig im Konzernumfeld

• Fundierte Kenntnisse in Databricks, SQL, Python und Apache Spark / PySpark sowie Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb skalierbarer Datenpipelines

• Fundierte Erfahrung mit dbt Core auf Databricks und in der Datenmodellierung nach Data Vault 2.0, inkl. historisierter und dimensionaler Datenmodelle, Datenqualitätstests und Dokumentation

• Erfahrung mit Git, CI/CD und automatisierten Tests

• Sichere Arbeitsweise in agilen Teams, Erfahrung mit SAFe von Vorteil

• Domänenerfahrung im Krankenversicherungsbereich von Vorteil

• Hohe Eigenverantwortung sowie eine selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise

• Ausgeprägte Lernbereitschaft und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte selbstständig zu analysieren und neue Technologien rasch anzuwenden

• Kommunikationsstärke, Teamfähigkeit und die nötige Ruhe, um auch unter Zeitdruck fundierte technische Entscheidungen zu vertreten

Generelle Rahmenbedingungen

• Start: Ab sofort

• Dauer: bis 31.12.2027 (Option auf Verlängerung)

• Pensum: 80–100 %

• Arbeitsort: Luzern

• Remote: Max. 3 Tage pro Woche (Präsenz am Dienstag Pflicht, am Donnerstag erwünscht)

• Sprache: Deutsch