Senior Data Platform Engineer

Senior Data Platform Engineer

63000 - 77000 CHF / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
A

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe eine skalierbare, sichere Datenplattform für Analysen und Sicherheit.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datentechnologie und Zusammenarbeit.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, Homeoffice und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datentechnologie und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur und -engineering sowie Teamarbeit.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 CHF pro Jahr.

Wir suchen einen Senior Data Platform Engineer, um eine skalierbare, sichere und verwaltete Datenplattform zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben, die Sicherheits-, Prüfungs-, Betriebs- und Analyse-Workloads unterstützt. Diese Rolle konzentriert sich hauptsächlich auf Datenengineering und die Entwicklung von Datenplattformen, einschließlich Datenarchitektur, Ingestion-Pipelines, Datenmodellierung, Qualitätskontrollen, Governance und Integration mit Analyse- und Sicherheitsplattformen.

Der erfolgreiche Kandidat wird über umfangreiche Erfahrungen im Entwerfen und Betreiben von Datenplattformen, dem Aufbau zuverlässiger Batch- und Streaming-Pipelines sowie dem Management großer Mengen strukturierter und semi-strukturierter Daten verfügen. Die Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit Sicherheits-, Infrastruktur- und Anwendungsteams, um vertrauenswürdige, hochwertige Daten bereitzustellen, die Überwachung, Berichterstattung, Bedrohungserkennung, Compliance und Geschäftseinblicke ermöglichen.

Ihre Hauptaufgaben

  • Datenplattformarchitektur
    • Entwerfen und Weiterentwickeln skalierbarer Datenplattformarchitekturen für Sicherheits-, Prüfungs-, Betriebs- und Analysedaten
    • Definieren von Datenspeicherstrategien, Schemata, Datenmodellen, Partitionierung, Aufbewahrung und Lebenszyklusmanagementansätzen
    • Bewerten und Prototypisieren neuer Technologien und Architekturen zur Verbesserung von Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz
  • Datenengineering & Pipelines
    • Entwerfen, Bauen und Warten von Batch- und Streaming-Datenpipelines
    • Entwickeln robuster Ingestion-Frameworks für Protokolle, Prüfungsdaten, Anwendungsereignisse, Sicherheitstelemetrie und operationale Datensätze
    • Implementieren von Datenumwandlungs-, Anreicherungs-, Normalisierungs-, Korrelations- und Aggregationsprozessen
    • Sicherstellen, dass Pipelines zuverlässig, skalierbar, beobachtbar und widerstandsfähig sind
  • Datenmodellierung & Speicherung
    • Entwerfen relationaler, analytischer und ereignisbasierter Datenmodelle
    • Optimieren von Datenbankstrukturen, Abfrageleistung, Indizierung und Speichereffizienz
    • Unterstützen der Implementierung von Datenlake-, Warehouse- und Lakehouse-Konzepten, wo dies angemessen ist
  • Datenqualität & Governance
    • Definieren und Implementieren von Datenqualitätskontrollen über Ingestion- und Transformationsschichten
    • Entwickeln von Validierungs-, Abstimmungs-, Duplikations- und Vollständigkeitsprüfungen
    • Unterstützen von Datenherkunft, Metadatenmanagement, Eigentum, Aufbewahrung, Prüfbarkeit und regulatorischen Anforderungen
    • Implementieren von Kontrollen für sensible und regulierte Daten
  • Plattformintegration & Analysefähigkeit
    • Integrieren von Daten aus verschiedenen internen und externen Plattformen, Anwendungen, Datenbanken, APIs und Messaging-Systemen
    • Bereitstellen kuratierter Datensätze, die Berichterstattung, Analytik, Beobachtbarkeit, Compliance und Sicherheitsoperationen unterstützen
    • Unterstützen der Integration mit SIEM-, Überwachungs- und Business-Intelligence-Plattformen
    • Zusammenarbeiten mit Analyse- und Reporting-Teams zur Verbesserung der Datenzugänglichkeit und -nutzbarkeit
  • Engineering & Automatisierung
    • Entwickeln von Datenengineering-Diensten, Werkzeugen und Automatisierung mit Python und SQL
    • Beitragen zu CI/CD-Praktiken für Komponenten der Datenplattform
    • Unterstützen der Infrastrukturautomatisierung, wo erforderlich, unter Verwendung von Terraform und verwandten Werkzeugen
    • Warten von Engineering-Standards, Dokumentation und Betriebsverfahren

Senior Data Platform Engineer Arbeitgeber: Avaloq AG

Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung einer skalierbaren und sicheren Datenplattform konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Wachstum bieten. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einem modernen Arbeitsplatz, der auf die Bedürfnisse unserer Mitarbeiter ausgerichtet ist.

A

Kontaktdaten:

Avaloq AG Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Platform Engineer mit Bravour zu bestehen

Datenarchitektur
Datenmodellierung
Batch- und Streaming-Pipelines
Datenqualität und Governance
Datenintegration
Python
SQL