Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte innovative Datenarchitekturen und arbeite eng mit Data Engineers und Data Scientists zusammen.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen im Bereich Data, Analytics & AI mit einem motivierten Team.
- Vorteile: Attraktive Entwicklungsmöglichkeiten, flexible Arbeitszeiten und top Benefits wie Ferienkauf und mobiles Arbeiten.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein multikulturelles Umfeld bieten hervorragende Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Mach einen Unterschied mit modernster Technologie und entwickle Lösungen, die echten Mehrwert schaffen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Datenarchitektur und Solution Design, starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 108000 - 132000 CHF pro Jahr.
Unsere Business Line „Data, Analytics & AI“ hilft Kunden, Daten in messbaren Mehrwert zu verwandeln, indem wir moderne Analytics- und AI-Fähigkeiten aufbauen.
Unsere Projekte variieren stark in Umfang, Branche und Reifegrad – von Plattform-Fundamenten bis zu fortgeschrittenen Use Cases.
Diese Rolle hat einen klaren Fokus auf Datenarchitektur und deckt alles ab – vom Zieldesign und Standards bis zur Lieferqualität und operativen Einsatzbereitschaft.
Wir suchen einen motivierten Cloud Data&AI Architect für unser Zürcher Büro, mit starker Delivery-Erfahrung und der Fähigkeit, im Rahmen von Kundenengagements zu Pre-Sales-Aktivitäten und Angeboten beizutragen.
Deine Aufgaben
Als Cloud Data, Analytics & AI Architect übernimmst Du die Verantwortung für die Datenarchitektur in Kundenengagements.
Du definierst Zielarchitekturen und praxisnahe Leitplanken und arbeitest eng mit Data Engineers und Data Scientists zusammen, um sicherzustellen, dass Lösungen konsistent und in hoher Qualität umgesetzt werden.
Zudem unterstützt Du Pre-Sales, indem Du in Zusammenarbeit mit dem Sales Team, anderen Business Lines und Delivery-Teams technische Inputs, Aufwandsschätzungen und Präsentationen lieferst.
Diese Rolle erfordert starke technische Fähigkeiten, klare Kommunikation und sicheres Stakeholder-Management.
- Data, Analytics & AI Lösungen gemeinsam mit Data Engineers und Data Scientists für Kunden liefern
- Architektur-Workshops leiten, um Anforderungen, Rahmenbedingungen sowie nicht-funktionale Anforderungen strukturiert aufzunehmen
- Ziel-Datenarchitekturen und Referenzarchitekturen über Ingestion, Storage, Processing und Serving hinweg definieren
- Konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle erstellen und pflegen, ausgerichtet an Business-Domänen
- Datenintegrations- und Zugriffs-Patterns (Batch, Streaming, Event-driven, APIs, semantische Modelle) auf Basis der Use Cases definieren
- Architekturartefakte wie Datenflussdiagramme und Architecture Decision Records pflegen
- Security und Privacy in das Design integrieren, einschliesslichen Datenklassifikation, Zugriffsmodelle, Verschlüsselung sowie Key Management
- Bei Bedarf hands‑on bleiben, um Designs zu validieren, technische Hürden aus dem Weg zu räumen und die Qualität in kritischen Phasen sicherzustellen
- Vertrauensvolle Beziehungen zu Kunden aufbauen und ein tiefes Verständnis ihrer Bedürfnisse entwickeln
- Architekturkonzepte selbstsicher vor IT-Entscheidungsträgern auf Kundenseite präsentieren, Trade‑offs klar erläutern und Stakeholder ausrichten
- Zum Wissensaufbau der Data & AI Business Unit beitragen, indem Erfahrungen und Lessons Learned geteilt werden
- Pre-Sales- und Angebotserstellungsaktivitäten unterstützen, indem technische Präsentationen vorbereitet und durchgeführt werden sowie Architekturvision, Lösungsoptionen, Risiken, Aufwandsschätzungen und technische Inputs für Proposals und Statements of Work geliefert werden
- Technische Guidance und Coaching für Junior-Kollegen im Projektkontext leisten
- Unser Angebot
- Ein dynamisches Arbeitsumfeld mit einem jungen und hochmotivierten Team
- Vielfältige Möglichkeiten, Dein Wissen und Deine Erfahrung auszubauen – durch Projekte mit unterschiedlichen Kunden und modernen Technologien
- Attraktive Perspektiven für berufliche und persönliche Entwicklung durch Trainings und Coaching
- Flache Hierarchien und eine Kultur der Zusammenarbeit über alle Disziplinen hinweg
- Die Möglichkeit, einen Unterschied im Leben von Menschen zu machen, indem wir grossartige Software entwickeln
- Weitere Entwicklungsoptionen über verschiedene interne Karrierepfade
- Work-Life-Balance (41 Stunden/Woche im Gleitzeitmodell, mindestens 25 Ferientage), ergonomischer und flexibler Arbeitsplatz in einem multikulturellen Umfeld
- Top Benefits wie z. b.: Ferienkauf von bis zu 13 Tagen, Beitrag an privates Mobiltelefon oder Business Handy, Halbtax, geschäftlich unterwegs in 1.
Klasse, flexible Pensionskassenmodelle, Übernahme KTG und NBU (privat, weltweit) und vieles mehr
- Dein Profil
- Abschluss auf Hochschulniveau (UNI/FH/ETH)
- Mindestens 8 Jahre Berufserfahrung, davon mindestens 5 Jahre in Datenarchitektur und Solution Design für Data-, Analytics- und AI-Plattformen in komplexen Umgebungen
- Nachweisliche Erfahrung in der Verantwortung für Ziel-Datenarchitekturen, der Definition von Architekturprinzipien und Standards sowie der Übersetzung von Anforderungen in umsetzbare Designs und Leitplanken
- Tiefes Plattform-Know-how in einer der folgenden Plattformen: Microsoft Azure, AWS oder Databricks, mit Projekterfahrung auf den anderen beiden Plattformen
- Fundierte Erfahrung mit Datenarchitektur-Themen wie Datenmodellierung (konzeptionell, logisch, physisch), Integrations-Patterns (Batch, Streaming, Event-driven), Datenzugriffs-Patterns (APIs, semantische Modelle) sowie Architektur-Governance (ADRs, Referenzarchitekturen, wiederverwendbare Patterns)
- Sehr gutes Verständnis nicht-funktionaler Anforderungen (Security, Compliance, Zuverlässigkeit, Performance und Kosten) sowie die Fähigkeit, diese in Architekturentscheidungen zu integrieren
- Relevante Architektur- und/oder Cloud-Zertifizierungen (plattform- oder anbieterspezifisch) werden erwartet
- Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten und emotionale Intelligenz, mit der Fähigkeit, sowohl mit Engineering-Teams als auch mit Senior Stakeholdern souverän zu interagieren
- Selbstsicher und komfortabel in der Präsentation von Architekturkonzepten gegenüber Kunden sowie in der Moderation zur Stakeholder-Ausrichtung
- Fliessend in Deutsch und Englisch (C1) ist zwingend Französisch ist von Vorteil
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Cloud DataAI Architect - Azure, AWS, Databricks Arbeitgeber: ELCASecurity
Als Junior Java Engineer bei uns profitierst Du von einem dynamischen Arbeitsumfeld in Zürich oder Bern, wo ein junges und hochmotiviertes Team Dich unterstützt. Wir bieten Dir vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung durch spannende Projekte und gezieltes Coaching, während Du in einer Kultur der Zusammenarbeit und flachen Hierarchien arbeitest. Zudem fördern wir eine ausgewogene Work-Life-Balance mit flexiblen Arbeitszeiten und attraktiven Benefits, die Deinen Arbeitsalltag bereichern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Cloud DataAI Architect - Azure, AWS, Databricks 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 ELCASecurity
Gehe auf die Karriere-Seite von ELCASecurity 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 Cloud DataAI Architect - Azure, AWS, Databricks 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 ELCASecurity 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 ELCASecurity arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ELCASecurity 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 ELCASecurity 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.
