Talent Pool - Data & AI Engineer - DWH Transformation

Callista; Zürich; Vor Ort; CHF 120.000 - 190.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Callista sucht Data & AI Engineers zur Migration und Modernisierung großer Data-Warehouse-Umgebungen mit LLM-unterstützten Workflows. Die Rolle vereint angewandtes Maschinelles Lernen, Data Engineering und Software Engineering mit Fokus auf produktionsreife LLM-Systeme für Datentransformation, Validierung und Automatisierung.

Es handelt sich nicht um eine Forschungsposition; Erfolg wird gemessen an der Entwicklung robuster Systeme, die reale Workflows datenplattformen verbessern und

Qualifikationen

• Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung von ML/LLM-basierten Produkten oder internen Tools.
• Erfahrung mit dem produktiven Einsatz solcher Systeme ist zwingend erforderlich.
• Praxis in Data-Warehouse-/Big-Data-Systemen (Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Teradata, Oracle, Spark oder Kafka).
• Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow oder Dagster.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Konzeption und Entwicklung LLM-gestützter Systeme zur Unterstützung von Data-Warehouse-Migrations- und Transformationsprozessen.
• Entwicklung interner Tools und Workflows unter Einsatz von LLMs für Generierung und Übersetzung von Datenflüssen (SQL, Spark, Flink, Kafka, dbt), Schema-Übersetzung und Datenvalidierung.
• Konzeption und Implementierung von Evaluierungsframeworks für LLM-generierte Ergebnisse (Prüfungen, Assertions, diff-basierte Validierung).
• Aufbau und Betreuung von Datenpipelines und Orchestrierungs-Workflows in produktiven Umgebungen.
• Optimierung und Fehleranalyse groß angelegter Datenverarbeitungssysteme in verteilten Umgebungen.
• Einsatz von agentenbasierten Ansätzen und Tool-Use-Patterns, mit Fokus auf zuverlässige Ausführung.
• Zusammenarbeit mit Data Engineers und Platform Teams zur Modernisierung bestehender Legacy-Data-Warehouse-Systeme.

Kenntnisse

ML/LLM-Produkte

Data-Warehouse

SQL

Airflow

Python

Tools

Snowflake

Databricks

BigQuery

Spark

Kafka

dbt

Dagster

Jobbeschreibung

Jobbeschreibung

Wir suchen Data & AI Engineers zur Unterstützung bei der Migration und Modernisierung groß angelegter Data-Warehouse-Umgebungen mithilfe LLM-gestützter Workflows. Die Rolle verbindet angewandtes Machine Learning, Data Engineering und Software Engineering mit einem starken Fokus auf die Entwicklung zuverlässiger, produktionsreifer LLM-basierter Systeme für Datentransformation, Validierung und Automatisierung.

Es handelt sich hierbei nicht um eine Forschungsrolle. Der Erfolg wird daran gemessen, robuste Systeme zu entwickeln und in den produktiven Einsatz zu bringen, die reale Workflows auf Datenplattformen verbessern und automatisieren.

Wir freuen uns, Dich für zukünftige spannende Data-Engineering/LLM-Projekte in der Schweiz in unseren Talentpool aufzunehmen. Die Projekte werden sich in absehbarer Zeit weiter konkretisieren und bieten Dir die Möglichkeit, wertvolle praktische Erfahrungen im zukunftsorientierten Bereich der LLM-Technologien zu sammeln.

Hauptaufgaben

• Konzeption und Entwicklung LLM-gestützter Systeme zur Unterstützung von Data-Warehouse-Migrations- und Transformationsprozessen
• Entwicklung interner Tools und Workflows unter Einsatz von LLMs für die Generierung und Übersetzung von Datenflüssen (z. B. SQL, Spark, Flink, Kafka, dbt), Schema-Übersetzung und Datenvalidierung
• Konzeption und Implementierung von Evaluierungsframeworks für LLM-generierte Ergebnisse, z. B. ausführungsbasierte Prüfungen, Assertions und diff-basierte Validierung
• Aufbau und Betreuung von Datenpipelines und Orchestrierungs-Workflows in produktiven Umgebungen
• Optimierung und Fehleranalyse groß angelegter Datenverarbeitungssysteme in verteilten Umgebungen
• Einsatz von agentenbasierten Ansätzen und Tool-Use-Patterns, wo sinnvoll, mit Fokus auf zuverlässige und kontrollierte Ausführung
• Zusammenarbeit mit Data Engineers und Platform Teams zur Modernisierung bestehender Legacy-Data-Warehouse-Systeme

Stellenanforderungen

• Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung von ML-/LLM-basierten Produkten oder internen Tools; Erfahrung mit dem produktiven Einsatz solcher Systeme ist zwingend erforderlich.
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning oder Statistik, einschließlich Feature Engineering, Evaluierungsmethoden und Versuchsdesign.
• Praktische Erfahrung mit Data-Warehouse- oder Big-Data-Systemen, z. B. Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Teradata, Oracle, Spark oder Kafka
• Analyse von Legacy-Quellen (COBOL, SAS, JCL, DB2) mit LLM-Unterstützung; Interesse an Legacy-Code vorausgesetzt
• Erfahrung im operativen Einsatz von Tools zur Orchestrierung von Datenpipelines, z. B. Airflow oder Dagster
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit mindestens einem weiteren Framework zur Datenverarbeitung (z. B. Spark, Flink, dbt) sowie ein gutes Verständnis der Prinzipien des Analytics Engineering
• Erfahrung mit Best Practices im Software Engineering, insbesondere:
• Vertrautheit mit LLM-Workflows:
• Verarbeitung und Parsing strukturierter Ausgaben
• Token- und Kostenmanagement
• Auswahl geeigneter Modelle und Abwägung von Vor- und Nachteilen
• Entwicklung robuster Evaluierungsstrategien
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

• Zürich , Schweiz

Callista ist ein partnergeführtes Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz, das sich auf die Bereitstellung von Experten, schlagkräftigen Teams sowie Managed-Capacity-Lösungen für Consulting-, Engineering- und Betriebsleistungen spezialisiert hat.

Wir verbinden die Nähe und Qualität eines Schweizer Partners mit der Skalierbarkeit unseres Nearshore Centers in Serbien. Dieses Modell bietet Ihnen maximale Flexibilität - wirtschaftlich, zuverlässig und zukunftssicher. Mit einem starken Netzwerk, das sich von der Schweiz über Deutschland bis in die Balkanregion erstreckt, sowie tiefgreifender technologischer und methodischer Expertise schaffen wir die perfekte Balance zwischen lokaler Nähe und internationaler Effizienz.