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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.