Das kannst du bewegen.
* In dieser spannenden Rolle baust du Datenpipelines auf, betreibst und entwickelst sie weiter auf der Enterprise Analytics Plattform der SBB, die Batch- und Streaming-Ansätze vereint.
* Unterschiedlichste Datenquellen integrierst du via APIs/Kafka und ermöglichst damit Analysen, Dashboards sowie vorausschauende Wartung.
* Datenprodukte und semantische Modelle gestaltest du auf Snowflake und Power BI.
* Du entwickelst RAMSI weiter - von der Webanwendung (Java Spring Boot/Angular) über Reports bis hin zu Dashboards für unsere Fachspezialist:innen.
* In enger Zusammenarbeit mit dem Business nimmst du Anforderungen auf und sorgst für nachhaltige Lösungen im Betrieb.
* Dein Wissen und deine Erfahrung teilst du im Team und trägst zur fachlichen Weiterentwicklung bei.
Das bringst du mit.
* Starke Kommunikationsfähigkeiten und Teamorientierung mit der Bereitschaft, gemeinsam mit unseren Fachspezialist:innen konkrete Lösungen zu erarbeiten und die fachliche Entwicklung anderer Dateningenieur:innen zu fördern.
* Agile, selbständige und lösungsorientierte Arbeitsweise mit ausgeprägter Verlässlichkeit und Bereitschaft, Verantwortung für die Qualität und Nachhaltigkeit technischer Lösungen zu übernehmen.
* Mehrjährige praktische Erfahrung im Entwurf, Aufbau, der Entwicklung und dem Betrieb cloudbasierter Datenplattformen mit modernem Data Stack (ETL/ELT, Data Warehouses, Streaming, Orchestrierung - z. B. Snowflake, DBT, Helm, Argo Workflows, Kafka).
* Fähigkeit, skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen zu entwerfen und Trade-offs zwischen Latenz, Konsistenz und Kosten kritisch zu beurteilen.
* Erfahrung in Datenmodellierung (Star-/Snowflake-Modelle) und Reporting mit Power BI, fortgeschrittene SQL-Kenntnisse sowie Kenntnisse zur Abfrageleistungsoptimierung.
* Software-Engineering-Fähigkeiten in Python, inklusive Tests, CI/CD, Packaging- und Deployment-Best-Practices.
