Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe eine skalierbare Datenplattform für Sicherheits- und Analyseanwendungen.
- Unternehmen: Avaloq, ein führendes Unternehmen für Wealth-Management-Technologie mit globaler Präsenz.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, gute Work-Life-Balance und ein unterstützendes Teamumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem Fokus auf Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Finanzwesens und arbeite mit Top-Finanzinstituten zusammen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Founded and headquartered in Switzerland, Avaloq is continuously expanding its global footprint with around 2,500 colleagues in 12 countries, and more than 170 clients in 35 countries.
We are an industry-leading provider of wealth management technology and services for financial institutions around the world, including private banks and wealth managers, investment managers, as well as retail and neo banks.
Our research led approach and continual innovation is powered by the passion and creativity of our colleagues.
We are always looking for talented people to join us on our mission to orchestrate the financial ecosystem and democratize access to wealth management.
Avaloq offers the opportunity to work closely with some of the world’s leading financial institutions as we jointly develop and shape careers.
Championing a collaborative, supportive and flexible work environment empowers our colleagues to reach their full potential.
Job Description
We are seeking a Senior Data Platform Engineer to design, build, and operate a scalable, secure, and governed data platform supporting security, audit, operational, and analytics workloads.
This role is primarily focused on data engineering and data platform development, including data architecture, ingestion pipelines, data modeling, quality controls, governance, and integration with analytics and security platforms.
The successful candidate will have strong experience designing and operating data platforms, building reliable batch and streaming pipelines, and managing large volumes of structured and semi-structured data.
The role requires close collaboration with security, infrastructure, and application teams to deliver trusted, high-quality data that enables monitoring, reporting, threat detection, compliance, and business insights.
- Your key tasks
- Design and evolve scalable data platform architectures for security, audit, operational, and analytics data
- Define data storage strategies, schemas, data models, partitioning, retention, and lifecycle management approaches
- Evaluate and prototype new technologies and architectures to improve scalability, performance, and cost efficiency
- Design, build, and maintain batch and streaming data pipelines
- Develop robust ingestion frameworks for logs, audit data, application events, security telemetry, and operational datasets
- Implement data transformation, enrichment, normalization, correlation, and aggregation processes
- Ensure pipelines are reliable, scalable, observable, and resilient
- Data Modeling & Storage
- Design relational, analytical, and event-based data models
- Optimize database structures, query performance, indexing, and storage efficiency
- Support the implementation of data lake, warehouse, and lakehouse concepts where appropriate
- Data Quality & Governance
- Define and implement data quality controls across ingestion and transformation layers
- Develop validation, reconciliation, deduplication, and completeness checks
- Support data lineage, metadata management, ownership, retention, auditability, and regulatory requirements
- Implement controls for sensitive and regulated data
- Platform Integration & Analytics Enablement
- Integrate data from diverse internal and external platforms, applications, databases, APIs, and messaging systems
- Deliver curated datasets that support reporting, analytics, observability, compliance, and security operations
- Support integration with SIEM, monitoring, and business intelligence platforms
- Collaborate with analytics and reporting teams to improve data accessibility and usability
- Develop data engineering services, tooling, and automation using Python and SQL
- Contribute to CI/CD practices for data platform components
- Support infrastructure automation where required, using Terraform and related tooling
- Maintain engineering standards, documentation, and operational procedures
Qualifications
- 8+ years of experience in Data Engineering, Data Platform Engineering, Database Engineering, or a related field
- Strong SQL expertise, including schema design, data modeling, query optimization, indexing, and performance tuning
- Experience designing and operating production-grade batch and/or streaming data pipelines
- Experience with large-scale data platforms and analytical data architectures
- Strong proficiency in Python and SQL
- Experience integrating data from multiple sources, platforms, APIs, and event streams
- Strong understanding of data quality, schema evolution, lineage, governance, and lifecycle management
- Experience with relational databases and analytical storage technologies
- Familiarity with CI/CD concepts and Git-based development practices
- Strong analytical, problem-solving, and troubleshooting skills
- Experience working with sensitive, security-relevant, or regulated data
- Preferred Qualifications
- Experience with Kafka or other streaming and messaging technologies
- Hands-on administration and search query development with Splunk (SPL) or alternative SIEM/observability stacks (Elasticsearch/Logstash/Kibana, Datadog)
- Experience with modern data platform technologies such as Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, Trino, Spark or Parquet
- Experience with data lakehouse architectures
- Experience implementing data quality frameworks and data governance controls
- Familiarity with data cataloging, lineage, and metadata management solutions
- Experience integrating data platforms with analytics tools such as Apache Superset, Power BI, Tableau, or Metabase
- Experience in banking, fintech, cybersecurity, or other regulated industries
- Working knowledge of Terraform and cloud-based data platforms
- It would be a real bonus if you have
- Security telemetry and audit-event processing
- SIEM and observability integrations
- Compliance and regulatory reporting datasets
- Real-time analytics and event-driven architectures
- Additional Information
We realize that managing work life balance is a challenge we all face in our daily lives and in order to support with this we are pleased to offer hybrid and flexible working for most of our Avaloqers to maintain work life balance and still continue our fantastic Avaloq culture in our global offices.
In Avaloq we are proud to embrace diversity and understand the success of our business is built on the power of different opinions, we are whole heartedly committed to fostering an equal opportunity environment and inclusive culture where you can be your true authentic self.
We hire, compensate and promote regardless of origin, age, gender identity, sexual orientation or any other fantastic traits that make us all unique, we have done our best to write this advert in an inclusive and neutral way.
Please be aware that we will not accept speculative CV submissions for any of our roles from recruitment agencies, and any unsolicited candidate submissions will be exempt from any payment expectations.
#LI-Hybrid
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#J-18808-Ljbffr
Senior Data Platform Engineer Arbeitgeber: Avaloq
Avaloq bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Sie als Senior Tech Project Leader für Cloud & Platform Delivery an spannenden Projekten arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir Teamarbeit und Kreativität, während wir gleichzeitig attraktive Benefits und flexible Arbeitsmodelle anbieten. Unsere Lage in der Schweiz ermöglicht es Ihnen, in einem multikulturellen Umfeld zu arbeiten, das Vielfalt schätzt und fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Platform Engineer erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Avaloq
Gehe auf die Karriere-Seite von Avaloq und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Platform Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Avaloq suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Avaloq arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Avaloq vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Avaloq zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
