Data Platform Engineer — Hybrid Cloud & ML Ops

Data Platform Engineer — Hybrid Cloud & ML Ops

Zug Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und gestalte innovative Datenplattformen.
  • Unternehmen: AMAG Informatik, ein dynamisches Unternehmen in Cham (ZG).
  • Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Engagierte Zusammenarbeit mit Data Scientists und Fachbereichen in einem kreativen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Arbeite an spannenden GenAI-Anwendungsfällen und forme die Zukunft der Datenarchitektur.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL, Spark und Interesse an Cloud-Technologien.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.

AMAG Informatik in Cham (ZG) sucht einen erfahrenen Data Engineer/Cloud Engineer, der skalierbare Datenpipelines entwickelt und Datenplattformen gestaltet. Du modellierst Strukturen, sicherst Datenqualität und integrierst moderne Frameworks in eine leistungsfähige Architektur. Du arbeitest eng mit Data Scientists, Engineers und Fachbereichen zusammen, implementierst Pipelines mit Python/SQL/Spark, nutzt CI/CD und bringst Interesse an GenAI-use cases mit.

Data Platform Engineer — Hybrid Cloud & ML Ops Arbeitgeber: AMAG Group

AMAG Group in Lausanne ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Vorteile wie zusätzliche Urlaubstage und Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung. Die Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Kundenorientierung, was die Position als Assistant SAV Mécanique besonders bedeutungsvoll und erfüllend macht. Hier haben Sie die Möglichkeit, in einem innovativen Unternehmen zu wachsen und Ihre Fähigkeiten im Automobilsektor weiter auszubauen.

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Kontaktdaten:

AMAG Group Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Platform Engineer — Hybrid Cloud & ML Ops mit Bravour zu bestehen

Datenpipelines entwickeln
Datenplattformen gestalten
Datenqualität sichern
Strukturen modellieren
Python
SQL
Spark