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Data & Analyticsvor 154 Tagen

Professional Data Scientist / DevSecOps Engineer Cloud SQL Datenmodellierung

🏛 Ausgeschrieben von GHR Global Human Resources AG
Contracting⏱ 8 Monate mit Option📍 Bern💶 115 CHF/h 🏢 40% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Für ein innovatives Dienstleistungsunternehmen in Bern suchen wir einen erfahrenen Data Scientist / DevSecOps Engineer mit Fokus auf Cloud-basierte Datenmodellierung und Analytics-Plattformen. Die Position bietet die Möglichkeit, Teil eines Teams zu werden, das eine einzigartige Kombination aus Datenanalyse und Software Engineering nutzt.

Das Team bietet verschiedene Formen der Datenanalyse, Business Intelligence, Data Warehousing und deskriptive Statistik an. Die Mission ist es, Fachbereiche bei datengestützten Entscheidungen zu unterstützen. Dabei werden Technologie-Plattformen für Analytics entwickelt und betrieben, aufbauend auf Azure Synapse und dem ETL Tool Matillion.

Zu den Hauptaufgaben gehören die Erarbeitung von Lösungen zusammen mit fachlichen Anforderern, die Entwicklung und Bereitstellung von Datengrundlagen für Entscheidungsträger sowie die Weiterentwicklung und Pflege von DataMarts, Datalakes und Cloud-DWH. Ein weiterer Schwerpunkt liegt im Aufbau und Betrieb eines Digital Twin Produktes mit Near Real Time Daten und Stream Processing Funktionalitäten. Zusätzlich umfasst die Rolle das Design und die Entwicklung von automatisierten, skalierbaren Datapipelines sowie den Ausbau und Betrieb von Monitoring-Lösungen.

Vorausgesetzt werden mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering und Datenmodellierung mit Synapse, Azure Pipelines, Matillion und ADX, fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Datenintegrationsprozessen und Data Warehouse Lösungen sowie routinierter Umgang mit SQL. Verhandlungssicheres Deutsch und Englischkenntnisse sind erforderlich.

Von Vorteil sind Erfahrungen mit Microsoft Azure, Infrastructure as Code, Python, PowerBI, Azure Functions sowie agilen Arbeitsweisen. Die Position bietet flexible Arbeitsmodelle mit 40% Präsenz vor Ort und 60% Homeoffice.

Skills erklärt

Data Engineering
Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
Datenmodellierung
Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Azure Pipelines
CI/CD-Tool von Microsoft zur Automatisierung von Build-, Test- und Deployment-Prozessen in der Cloud.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
ETL-Prozesse
Extract-Transform-Load beschreibt den Prozess zum Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten zwischen Systemen.
Data Warehouse
Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
PowerBI
PowerBI ist ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten in Dashboards und Berichten.
Azure Functions
Serverlose Compute-Plattform von Microsoft, mit der man Code-Funktionen ausführt, ohne Server selbst verwalten zu müssen; wird für ereignisgesteuerte Aufgaben und automatisierte Prozesse eingesetzt.
Scrum
Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
SAFe
Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.
Jira
Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
Confluence
Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.

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