Für unseren Kunden suchen wir zum 01.09. nach einem:einer Data/Analytics Engineer per Projektanstellung (ANÜ).
Projektbeschreibung:
Unterstützung bei der Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung einer cloudbasierten Datenplattform im Versicherungsumfeld. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration, Transformation, Qualitätssicherung und Bereitstellung von Daten für fachliche Auswertungen, Finanzabschlussprozesse und IFRS-17-relevante Anwendungen
Konzeption, Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenmodelle und Datenpipelines
Integration externer Systeme und Datenquellen
Entwicklung und Weiterentwicklung von Python- und Streamlit-Anwendungen
Sicherstellung von Datenqualität, Nachvollziehbarkeit, Reconciliation, Auditierbarkeit und Performance
Mitarbeit bei der Analyse fachlicher Anforderungen und deren Überführung in technische Datenmodelle und umsetzbare Lösungen
Anforderungen:
Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer, Analytics Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle, idealerweise im Versicherungsumfeld sowie mit Erfahrung in Finanzabschlussprozessen und IFRS 17
dbt: Tiefgehende praktische Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von dbt-Modellen, Tests und Macros
Snowflake: Expertenkenntnisse in SQL und Snowflake QUALIFY, Database Change Management (DCM), Streams, Datenmodellierung, Views, Tabellen und Schemas
Datenintegration: Mehrjährige Erfahrung im Aufbau stabiler ETL- und ELT-Pipelines sowie in der Transformation, Validierung und Überwachung von Datenflüssen
Python und Streamlit: Sehr gute Praxiserfahrung in der Entwicklung modularer Python-Anwendungen sowie interaktiver Datenanwendungen und Dashboards mit Streamlit
Git und CI/CD: Sicherer Umgang mit Branching, Pull- und Merge-Requests, Code Reviews sowie automatisierten Test-, Build- und Deployment-Prozessen für dbt- und Python-Anwendungen
Cloudbasierte Schnittstellen: Erfahrung in der Anbindung externer Systeme und Datenquellen an Snowflake
Datenqualität und Finanzabschluss: Verständnis für abschlussrelevante Datenprozesse, Datenvalidierung, Reconciliation, Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit
Methodenkompetenz: Praktische Erfahrung in agilen Softwareentwicklungsteams sowie Kenntnisse in SAFe und Scrum