Schweizerische Bundesbahnen SBB
Data Engineer (m/w/d) - Asset Management Infrastrukturanlagen
Bern · BE
Vor Ort100 %FestanstellungBerufserfahrenDeutschVerkehr/Logistik/Post
- Berufsfeld
- Informatik · Data & Analytics
- Ausbildung
- Keine bestimmte Ausbildung
- Erfahrung
- 2 bis 5 Jahre
- Sprachkenntnisse
- Deutsch
- Lohn
- Geschätzt CHF 90’000–120’000 pro Jahr (100 %)
- Schätzung von jopp, nicht aus dem Inserat.
- Veröffentlicht am
- 14. September 2026
- Zuletzt gesehen
- 18. September 2026
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.