One of 127 job profiles at employer Brack.ch AG
Fachliche und personelle Führung sowie Coaching eines Data-Engineering-Teams mit Fokus auf technischer Exzellenz und Eigenverantwortung. Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement und Stakeholdern zur optimalen Umsetzung von Data-Anforderungen. Entwicklung skalierbarer Lösungen und moderner ML-Plattformen, inklusive Datenintegration und Schnittstellendesign. Aktive Mitarbeit an Architektur, Code-Reviews, Pair Programming und technischer Dokumentation. Unterstützung der Aufwandsschätzung, Anforderungsanalyse und Koordination mit anderen Teams. Sicherstellung hoher Standards in Testing, CI/CD und DevOps-Prozessen. Eigenverantwortliches Handeln auch in produktionsnahen Prozessen (z. B. Deployments). Identifikation technischer Risiken und Schulden sowie Umsetzung geeigneter Gegenmassnahmen. Evaluierung neuer Technologien und Einführung von Best Practices im Bereich Data & ML.
"Gemeinsam gestalten wir den Handel von morgen" Brack.Alltron beschäftigt rund 1300 Mitarbeitende und erwirtschaftet über eine Milliarde Umsatz. Das Unternehmen gibt es, weil ein Mensch den Mut hatte, neue Wege zu finden und sie zu gehen. Unsere Erfolgsgeschichte zeigt, dass durch jeden Einzelnen, gemeinsam etwas Grosses entsteht und wir lieben unsere Einzigartigkeit. Wir setzen uns ambitionierte Ziele, dabei ist es uns sehr wichtig, dass wir verantwortlich handeln, uns gegenseitig fördern und fordern und Freude haben an dem, was wir tagtäglich tun.
Hochschulabschluss in Informatik oder vergleichbare Qualifikation
Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Bereich Datenplattformen, davon mindestens 1 Jahr in einer Führungsrolle
Erfahrung im Aufbau und in der Führung von Data-Engineering-Teams
Erfahrung in Ressourcen- und Budgetplanung sowie strategischer Technologieentwicklung
Starke analytische und kommunikative Fähigkeiten sowie eine klare technische Vision
Leidenschaft für technologische Innovation und proaktives Risikomanagement
Vertraut mit agilen Methoden wie Scrum oder Kanban
Fundierte Kenntnisse in Datenplattform-Technologien (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
Kenntnisse in KI/ML und aktiver Austausch in der Tech-Community sind ein Plus