Data Engineer (mit Interesse an Big Data, Predictive Analytics & Data Lakes) (m/w/d)

Die technische Umsetzung und Weiterentwicklung der zentralen Datenplattform, einschliesslich der Anbindung neuer Datenquellen, liegt in deiner Verantwortung
Du baust und entwickelst Data Pipelines zur Datenaufbereitung weiter
Du erstellst fachübergreifende oder komplexe Visualisierungen und Reports
Du überprüfst kontinuierlich die Entwicklungen der Datenqualität
Technische Unterstützung bietest du dem Data Analysten bei der Identifikation und Spezifikation fachübergreifender Data Use Cases
Bei der Identifikation geeigneter Systeme zur Datenanalyse und Datenmodellierung stehst du unterstützend zur Seite
Du unterstützt den Data Governance Manager bei der Erarbeitung von Guidelines und Policies zur Datensammlung, -aufbereitung und -nutzung

Deine Skills

Neue Verarbeitungs- und Analysemethoden wie Big Data, Predictive Analytics und Data Lake interessieren dich
Du hast eine abgeschlossene Ausbildung im Bereich (Wirtschafts-) Informatik
Du hast mindestens 2-3 Jahren nachweisbare Berufserfahrung in einer vergleichbaren Position
Alternativ: Mehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung mit Schnittpunkten zum Data Warehouse
Du verfügst über Kenntnisse in den Bereichen Data Warehouse und Datenverarbeitung
Deine sehr guten SQL-Kenntnisse sind ein weiterer Vorteil, und Kenntnisse in Python sind von Vorteil
Deine sehr guten Deutschkenntnisse runden dein Profil ab (Niveau C1/C2)

Benefits

Flexible Arbeitszeitgestaltung
Homeoffice
Beteiligung am Geschäftserfolg und Prämien
Überdurchschnittliche Ferien- und Freitage
Attraktive Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten

ROCKEN Jobs:

Arbeitsort
Chur

Kontakt

Ines Koller,
+41 44 385 21 21
Deine Rolle

Bis zu 3 Tage Homeoffice möglich

Deine Verantwortung

Firma: Rocken AG

Einsatz

Arbeitspensum:
50 - 100%
Anstellungsverhältnis:
Festanstellung oder temporär

 

Stellen-Typ:
Mitarbeiter/In
Arbeitsort:
Chur (GR)

Bewerbung schreiben Bewerben

Publikationsdatum: 07.10.2024

powered by: workpool.jobs