Senior Applikationsentwickler (Schwerpunkt Data Engineering)

Anforderungen:

• Abgeschlossenes Studium oder Ausbildung im Bereich Informatik, Data Science oder Wirtschaftsinformatik

• Fundierte Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit Python (PySpark-Erfahrung von Vorteil)

• Kenntnisse in CI/CD-Pipelines (GitLab), Git und DevOps-Praktiken

• Erfahrung mit SQL und Oracle-Datenbanken

• Erfahrung in Cloud-Umgebungen (Azure von Vorteil)

• Vertraut mit Orchestrierungstools wie Dagster, Airflow oder Databricks Workflows

• Gute Kenntnisse moderner Datenarchitekturen (ETL/ELT, DWH, Lakehouse)

• Freude an agiler Zusammenarbeit und technischen Diskussionen

• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Generelle Rahmenbedingungen:

• Start: Januar 2026 - Dezember 2026

• Pensum: 60%

• Ort: Bern, 2 mal pro Woche vor Ort zwingend

Du begeisterst dich für Daten, moderne Cloud-Technologien und sauberen Code?
Dann erwartet dich eine spannende Aufgabe an der Schnittstelle zwischen Softwareentwicklung und Data Engineering. In einem agilen Scrum-Team arbeitest du an der Weiterentwicklung der Datenplattform und entwickelst skalierbare, performante Backend-Lösungen, die Datenprozesse intelligent automatisieren und optimieren.

Aufgaben:

• Entwicklung und Wartung skalierbarer, effizienter Backend-Lösungen mit Python und PySpark in einer Databricks-Umgebung

• Erweiterung und Pflege bestehender Backend-Komponenten (z. B. Transformations- und Test-Engine)

• Implementierung von Unit-Tests mit hoher Testabdeckung sowie Integration in CI/CD-Pipelines (GitLab, trunk-based development)

• Arbeiten in einem heterogenen Umfeld mit REST-APIs, Oracle-Datenbanken, Dateiimporten und Docker-Containern

• Automatisierung von Datenvorbereitungsprozessen und lokalen Workflows mit Dagster (oder vergleichbaren Tools wie Airflow oder Databricks Workflows)

• Identifikation technischer Lücken und Erstellung operativ getriebener Stories

• Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Spezifikationen, Dokumentation und User Stories

• Aktive Mitarbeit im agilen Scrum-Team, inklusive Code-Reviews, technischen Diskussionen und kontinuierlicher Produktverbesserung (DevOps)

• Unterstützung im Betrieb und bei der Weiterentwicklung der Datenplattform in einer Cloud-Umgebung (Azure von Vorteil)

Weitere Tätigkeiten:

• Umsetzung moderner Datenverarbeitungskonzepte wie ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse und Medaillon-Architektur, inklusive Performance-Optimierung

• Modellierung und Weiterentwicklung von Star- und Snowflake-Datenmodellen zur effizienten Datenanalyse und -bereitstellung