Data Engineer / Sustainability (w/m/d)

Arbeitsort

Hybrides Arbeiten in Zürich (Zürich)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung, Pflege und Verbesserung skalierbarer Datenpipelines, Datenmodelle, Transformationsabläufe und Berechnungslogik für das globale Scope-3-Carbon-Accounting
• Unterstützung der Migration der Scope-3-Lösungen von SAP BI Cubes zu Databricks inklusive Übertragung bestehender Geschäftslogik und Datenstrukturen
• Design und Pflege von analytischen Data-Warehouse- und Lakehouse-Lösungen unter Anwendung von dimensionaler Modellierung und Medallion-Architektur
• Vereinfachung und Automatisierung von Datenflüssen über mehrere Quellsysteme hinweg sowie Mitwirkung an der Digitalisierung durch KI und Automatisierung
• Aufbau automatisierter Validierungs-, Test- und Abstimmungskontrollen zur Sicherstellung hoher Datenqualität und nachvollziehbarer Berechnungsergebnisse
• Untersuchung komplexer Datenprobleme, Identifikation von Ursachen und Sicherstellung der technischen und logischen Konsistenz der Berechnungsresultate
• Unterstützung einer starken Data Governance durch klare Verantwortlichkeiten, Dokumentation, Datenherkunftsnachweis, Unity Catalog und sichere Zugriffskontrollen
• Mitwirkung an CI/CD-Praktiken, einschliesslich Versionskontrolle, automatisierten Tests, Deployment und Release-Management über verschiedene Umgebungen hinweg
• Analyse komplexer Daten, Unterstützung bei Szenariomodellierungen sowie Entwicklung von Dashboards und Reporting-Lösungen zur Entscheidungsunterstützung

Was Sie mitbringen

• Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder gleichwertige Berufserfahrung
• 2-3 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder einem verwandten Bereich wie Softwareentwicklung, Data Science oder Data Analytics
• Nachgewiesene Erfahrung mit Datenplattformen wie Databricks oder vergleichbaren Lösungen wie Snowflake, Microsoft Fabric oder Google BigQuery
• Nachgewiesene Erfahrung mit Azure-Diensten wie Data Factory, Storage Account und Key Vault
• Programmierkenntnisse in SQL, Python und PySpark
• Erfahrung mit Versionskontroll- und DevOps-Tools wie Azure DevOps oder GitHub sowie mit CI/CD-Praktiken
• Kenntnisse in Data-Governance-Konzepten und -Tools, einschliesslich Datenmanagement, Datenherkunft, Zugriffskontrollen und Row-Level-Security, von Vorteil
• Ausgeprägte analytische, lösungsorientierte und kommunikative Fähigkeiten
• Neugierige Denkweise und Bereitschaft zum kontinuierlichen Lernen
• Verhandlungssichere Englischkenntnisse, Deutsch und/oder Französisch von Vorteil
• Zertifizierungen im Bereich Data Engineering von Vorteil
• Dbt-Erfahrung von Vorteil

Was Sie erwartet

• Wettbewerbsfähige, marktgerechte Vergütung
• Hybrides Arbeiten

Zum Klienten

Weitere Informationen zum Klienten und laufend neue Jobchancen erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung und dem Onboarding per Mail oder online. Wir freuen uns, Sie persönlich bei unserem Klienten vorstellen zu dürfen!