Big Data & Platform Engineer

Data Engineering: Du unterstützt Projekte als Data Engineer und entwickelst skalierbare Datenpipelines für Data Ingestion, Transformation und Delivery. Dabei modellierst du Datenstrukturen, stellst Datenqualität und Stabilität sicher und setzt moderne Frameworks ein, um saubere, wartbare und performante Lösungen zu schaffen Cloud-Architektur: Du arbeitest mit aktuellen Cloud-Technologien und entwickelst robuste, skalierbare Architekturen. Bestehende Services kannst du automatisiert weiterentwickeln, optimieren und reibungslos in bestehende Plattformen integrieren Entwicklung und Automation: Du implementierst Python, SQL und Spark-Code für Pipelines, Services und APIs. CI/CD-basierte Deployments gehören zu deiner täglichen Arbeit, und du bringst erste Erfahrung mit Infrastructure-as-Code-Ansätzen (bevorzugt Terraform) mit Machine Learning und MLOps: Du weisst, wie Machine-Learning-Modelle produktiv betrieben werden, und kennst die Anforderungen an eine belastbare MLOps-Umgebung. Gemeinsam mit Data Scientists setzt du ML-Modelle erfolgreich in produktive Datenplattformen um. Ausserdem hast du Interesse an Use Cases mit GenAI Datenberatung und Zusammenarbeit: Du kannst Business-Anforderungen aufnehmen, fachlich bewerten und in tragfähige technische Lösungen übersetzen. Dabei unterstützt du Teams dabei, Daten effizient, sicher und compliant einzusetzen – und fungierst als verbindendes Element zwischen Technologie und Fachbereich

Die AMAG Informatik in Cham ZG verantwortet mit ihren ca. 200 Mitarbeitenden für alle Konzernbereiche die gesamte IT-Wertschöpfungskette, vom Projekt über die Entwicklung und Integration bis hin zum Betrieb und Support.

• Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Naturwissenschaften mit IT-Schwerpunkt oder eine vergleichbare Qualifikation

• Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer, Cloud Engineer oder Platform Engineer – idealerweise im Umfeld von Mobilität, Automotive oder Energie, jedoch nicht zwingend erforderlich

• Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung in der Software- bzw. Applikationsentwicklung

• Praktische Erfahrung mit Cloud-Technologien, bevorzugt Azure

• Fundiertes Knowhow im Betrieb und der Weiterentwicklung von Datenplattformen (bevorzugt Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric)

• Erfahrung mit DevOps-Praktiken, Git-Workflows und CI/CD-Pipelines

• Idealerweise erste Erfahrung mit Infrastructure-as-Code (Terraform)

• Erfahrung im Entwurf und der Umsetzung von Datenarchitekturen (Lakehouse-Architekturen, Verarbeitung von Batch- und Streaming-Daten, Datenmodellierung für analytische Workloads, Bewertung architektonischer Ansätze wie Data Mesh im organisatorischen Kontext)

• Stilsicheres Deutsch in Wort und Schrift sowie sehr gute Englischkenntnisse

• Du arbeitest selbstständig, analytisch und lösungsorientiert, kommunizierst klar und bringst Begeisterung für Daten, moderne Technologien und kontinuierliche Weiterentwicklung mit. Ausserdem hast du kein Problem damit, komplexe technische Themen verständlich zu erklären und besitzt eine gesunde Portion Humor