Data Engineer (M/W/D) – Databricks, Ai & Data Products...

Technoalpin Ag; Bolzano; In loco; EUR 30.000 - 36.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

TechnoAlpin sucht eine/n Data Engineer (m/w/d) zur Mitgestaltung einer zentralen Dataplattform auf Databricks mit Schwerpunkt AI-Anwendungen. Du entwickelst Datenpipelines, modellierst Datenstrukturen, baust neue Datenprodukte auf und sorgst für hohe Qualität und Governance.

Du arbeitest eng mit Analytics, Applikationsentwicklung und Fachbereichen zusammen und bringst eine solide Ausbildung in Informatik oder Data-Engineering mit, plus Erfahrung in ETL/ELT, SQL und Python sowie Familiarität mit

Competenze

• Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering, Data Science oder vergleichbar.
• Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Datenintegration.
• Gute Kenntnisse in SQL und Python.
• Erfahrung mit modernen Data Platforms, Cloud- oder Lakehouse-Architekturen von Vorteil.
• Verständnis für Data Governance, Schnittstellen und Systemintegration.

Mansioni

• Aufbau, Betrieb, Monitoring und Optimierung von Datenpipelines und der Data Platform.
• Integration von Quelldaten, Extraktion, Transformation und Bereitstellung strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Front-zu-End-Design von Datenstrukturen, Modellen und semantischen Schichten.
• Entwicklung neuer Datenprodukte in Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Analysts und Applikationsentwicklung.
• Definition und Weiterentwicklung von Data-Governance-Prinzipien.

Conoscenze

Datenpipelines bauen

ETL/ELT-Prozesse

Datenintegration

Datenmodellierung

Formazione

Informatik / Wirtschaftsinformatik / Data Engineering Studium

Strumenti

SQL

Python

Databricks

Cloud/Lakehouse-Architekturen

Descrizione del lavoro

Data Engineer (m/w/d) – Databricks, AI & Data Products

Zur Verstärkung unseres Data‑Teams bei TechnoAlpin suchen wir eine technisch starke, strukturierte und neugierige Persönlichkeit, die unsere zentrale Datenplattform aktiv mitgestaltet und weiterentwickelt.

In dieser Rolle sorgst du dafür, dass Daten aus unterschiedlichsten Quellen zuverlässig, strukturiert und nutzbar in unsere Databricks Data Platform gelangen. Du entwickelst Datenpipelines, designst Datenmodelle, baust neue Datenprodukte auf und stellst sicher, dass Daten sicher, nachvollziehbar und in hoher Qualität für Analyse, Reporting, AI‑Anwendungen und operative Prozesse bereitstehen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Verbindung von klassischem Data Engineering mit modernen AI‑Methoden – insbesondere dort, wo unstrukturierte Daten extrahiert, interpretiert und in nutzbare Datenstrukturen überführt werden müssen.

Dein Aufgabenbereich: Aufbau, Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Optimierung von Datenpipelines und der Data Platform zur Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen, Extraktion, Transformation und Bereitstellung strukturierter und unstrukturierter Daten für Analyse‑, Reporting‑ und AI‑Anwendungsfälle – unter Einsatz moderner AI‑Methoden zur Informationsgewinnung. Design und Weiterentwicklung von Datenstrukturen, Datenmodellen und semantischen Schichten sowie aktive Mitgestaltung einer modernen, skalierbaren und AI‑fähigen Datenarchitektur. Entwicklung neuer Datenprodukte für Fachbereiche, Applikationen, Analysten und AI‑Use‑Cases – in enger Zusammenarbeit mit der Applikationsentwicklung zur sauberen Integration in Anwendungen und Geschäftsprozesse. Definition, Umsetzung und Weiterentwicklung von Data‑Governance‑Prinzipien.

Dein Profil: Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering, Data Science, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation. Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Datenintegrationen. Gute Kenntnisse in SQL und Python. Erfahrung mit modernen Data Platforms, Cloud- oder Lakehouse‑Architekturen von Vorteil. Verständnis für Datenmodellierung, Datenqualität, Schnittstellen und Systemintegration. Interesse an AI‑gestützter Datenverarbeitung, insbesondere zur Extraktion und Strukturierung unstrukturierter Daten. Verständnis für Data Governance, Berechtigungskonzepte, Datenkataloge oder Data Lineage von Vorteil. Freude an enger Zusammenarbeit mit Applikationsentwicklung, Fachbereichen und Data Analysts. Strukturierte, lösungsorientierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise. Bereitschaft, neue Technologien zu evaluieren und in robuste produktive Lösungen zu überführen.

Was dich bei uns erwartet: Du wirst Teil eines motivierten Data‑Teams mit viel Drive, Gestaltungskraft und dem Anspruch, Daten im Unternehmen wirklich nutzbar zu machen. Du arbeitest an einer modernen Databricks‑basierten Data Platform, die laufend mit neuen Technologien und AI‑Funktionen weiterentwickelt wird. Du arbeitest in einem Umfeld, in dem Daten zunehmend zur Grundlage für Prozesse, Entscheidungen und digitale Innovationen werden. Du nutzt moderne AI‑Methoden, um auch unstrukturierte Daten nutzbar zu machen und neue Wege der Datenverarbeitung zu erschließen. Warum diese Rolle wichtig ist: Eine moderne Datenplattform ist nur so wertvoll wie die Daten, die zuverlässig, verständlich und in hoher Qualität darin verfügbar sind. Dafür braucht es robuste Datenpipelines, klare Datenmodelle, gute Governance und wiederverwendbare Datenprodukte. Als Data Engineer schaffst du die technische Grundlage dafür, dass Daten im Unternehmen effizient genutzt werden können — für Dashboards, Analysen, AI‑Anwendungen, operative Prozesse und neue digitale Services. Du bist damit ein zentraler Enabler für datengetriebenes Arbeiten und für die Weiterentwicklung unserer AI‑ und Analytics‑Landschaft.

Vergütung: Das vorgesehene Einstiegsgehalt für diese Position orientiert sich am jeweils geltenden Mindestentgelt des anwendbaren CCNL Metalmeccanico Industria und beträgt derzeit mindestens € 33.058,74 brutto pro Jahr. Wir vergüten unsere Mitarbeitenden marktüblich über dem kollektivvertraglichen Mindestniveau. Die konkrete Vergütung erhöht sich auf Grundlage objektiver und geschlechtsneutraler Kriterien, insbesondere der Qualifikation, der einschlägigen Berufserfahrung, der fachlichen Kompetenz sowie des übernommenen Verantwortungsumfangs.