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Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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Senior Data Science Engineer Databricks / Azure

🏛 Ausgeschrieben von GHR Global Human Resources AG
Contracting⏱ 12 Monate mit Option, Start Oktober 2026📍 Basel💶 CHF 115/h 🏢 50% vor Ort 🎓 Senior✈️ Reisebereitschaft erforderlich 🌐 Deutsch

Für ein etabliertes Dienstleistungsunternehmen suchen wir mehrere erfahrene Senior Data Science Engineer mit Schwerpunkt Databricks und Azure.

In dieser Rolle analysieren Sie Daten- und Prozessanforderungen, leiten funktionale und nicht-funktionale Systemanforderungen ab und entwerfen Datenarchitekturen, Modelle und Schemas (relational, NoSQL, dimensional). Sie entwickeln, implementieren und warten ETL/ELT-Prozesse, Streaming-Pipelines und Datenintegrations-Komponenten. Zudem bauen und betreiben Sie Data-Lakes, Data-Warehouses, Data-Marts und Lakehouse-Architekturen. Ein wichtiger Aspekt ist die Implementierung von Data-Governance-Mechanismen einschliesslich Datenschutz, Zugriffs- und Rollenmanagement sowie Qualitäts-Checks. Sie arbeiten eng mit Fachbereichen, Data Scientists und Applikations-Entwicklern zusammen, um datengetriebene Lösungen zu realisieren.

Wir erwarten ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Mathematik oder einem vergleichbaren Fachbereich. Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse in Python (Pandas, PySpark) und SQL sowie gute bis sehr gute Kenntnisse in MLOps. Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Azure Databricks, Unity Catalog, dbt, Apache Spark und Kafka ist erforderlich. Sehr gute Kenntnisse in relationalen Datenbanken (MS SQL Server, PostgreSQL, Oracle) und NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Qdrant) sind notwendig. Kenntnisse in Cloud-Plattformen (Azure DevOps, Azure Synapse), Infrastructure as Code (Terraform), Containern (Docker, Kubernetes) und CI/CD-Pipelines runden das Profil ab.

Das Engagement ist auf 12 Monate mit Optionsverlängerung ausgelegt und startet im Oktober 2026. Die Arbeitsweise ist hybrid mit 40–60% vor Ort beim Kunden und 40–60% Home Office, je nach Projektphase. Remote-Arbeit ist innerhalb der Schweiz möglich.

Skills erklärt

Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Pandas
Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
PySpark
Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
MLOps
Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
Azure Databricks
Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.
Unity Catalog
Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
dbt
Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
Apache Spark
Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
Kafka
Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen.
MS SQL Server
Relationales Datenbankmanagementsystem von Microsoft; wird zur Speicherung, Verwaltung und Abfrage großer Datenmengen eingesetzt.
Postgresql
Relationale Datenbank, die strukturierte Daten speichert und mit SQL-Abfragen verwaltet wird.
Oracle
Großes relationales Datenbanksystem für die Verwaltung großer Datenmengen in Unternehmen; wird für komplexe Geschäftsanwendungen und Datenspeicherung eingesetzt.
MongoDB
NoSQL-Datenbank, die Daten in flexiblen, dokumentenorientierten Strukturen (JSON-ähnlich) speichert; wird für Anwendungen mit variablen Datenstrukturen verwendet.
Azure DevOps
Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
Azure Synapse
Eine Cloud-Plattform von Microsoft zur Datenanalyse und Business Intelligence, die Datenverarbeitung und Visualisierung kombiniert.
Terraform
Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
Docker
Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
Kubernetes
Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.

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