Senior Data Platform Engineer & DWH Architect (Azure)

Zuger Kantonalbank; Baar; Vor Ort; CHF 150.000 - 190.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Attraktive Vergütung

Bankprodukte

Altersvorsorge

Zusammenfassung

Zuger Kantonalbank sucht eine erfahrene Fachkraft als Senior Data Engineer / Data Warehouse Architect. Sie leiten Data-Warehouse-Engineering, prägen Architekturentscheidungen und gestalten eine zukunftsorientierte Plattform mit Data-Vault-2.0, Databricks oder Snowflake.

Sie arbeiten eng mit Product Ownern und Fachbereichen zusammen, um zuverlässige, skalierbare Datenstrukturen zu schaffen. Sie entwickeln robuste ETL/ELT-Prozesse, verbessern CI/CD-Pipelines und sichern Datenqualität sowie

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer oder Data Warehouse Architect, ideal in leitender Rolle.
• Fundierte Data-Vault-2.0-Kenntnisse und moderne DWH-Architektur-Kompetenzen.
• Starke SQL-Kenntnisse und Praxis in ETL/ELT-Prozessen.
• Erfahrung mit Azure Data Factory, Databricks oder Snowflake.
• Know-how in Dimensional Modeling, Datenhistorisierung und Architektur-Standards.

Aufgaben

• Fachliche Lead-Rolle für Data-Warehouse-Engineering und Architektur.
• Architektur- und Entwicklungsstandards festlegen und sicherstellen.
• Weiterentwicklung der Data-Vault-2.0-Kernarchitektur.
• Optimierung von ETL/ELT-Prozessen auf Basis von Azure Data Factory und SQL.
• CI/CD-Pipelines erweitern, Tests automatisieren und Deployment-Strategien verbessern.
• Kooperation mit Product Ownern und Fachbereichen bei Data-Warehouse-Fragen.

Tools

Azure Data Factory

SQL Database

Azure DevOps

Databricks

Snowflake

Data Vault 2.0

DWH-Architektur

CI/CD-Pipelines

ETL/ELT

SQL

Datenqualität

Jobbeschreibung

Zuger Kantonalbank sucht eine erfahrene Fachkraft als Senior Data Engineer / Data Warehouse Architect. Sie leiten Data-Warehouse-Engineering, prägen Architekturentscheidungen und gestalten eine zukunftsorientierte Plattform mit Data-Vault-2.0, Databricks oder Snowflake.

Sie arbeiten eng mit Product Ownern und Fachbereichen zusammen, um zuverlässige, skalierbare Datenstrukturen zu schaffen. Sie entwickeln robuste ETL/ELT-Prozesse, verbessern CI/CD-Pipelines und sichern Datenqualität sowie