Senior Data Platform Engineer

Senior Data Platform Engineer

Bioggio Vollzeit 56250 - 68750 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Datenplattformen für Sicherheits- und Analyseanwendungen.
  • Unternehmen: Avaloq, ein führendes Unternehmen für Wealth-Management-Technologie mit globaler Präsenz.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, gute Work-Life-Balance und ein unterstützendes Teamumfeld.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten und einem Fokus auf Diversität.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Finanzwesens und arbeite mit führenden Institutionen zusammen.
  • Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Daten- oder Plattformentwicklung und starke SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.

Founded and headquartered in Switzerland, Avaloq is continuously expanding its global footprint with around 2,500 colleagues in 12 countries, and more than 170 clients in 35 countries.

We are an industry-leading provider of wealth management technology and services for financial institutions around the world, including private banks and wealth managers, investment managers, as well as retail and neo banks.

Our research led approach and continual innovation is powered by the passion and creativity of our colleagues.

We are always looking for talented people to join us on our mission to orchestrate the financial ecosystem and democratize access to wealth management.

Avaloq offers the opportunity to work closely with some of the world’s leading financial institutions as we jointly develop and shape careers.

Championing a collaborative, supportive and flexible work environment empowers our colleagues to reach their full potential.

Job Description

We are seeking a Senior Data Platform Engineer to design, build, and operate a scalable, secure, and governed data platform supporting security, audit, operational, and analytics workloads.

This role is primarily focused on data engineering and data platform development, including data architecture, ingestion pipelines, data modeling, quality controls, governance, and integration with analytics and security platforms.

The successful candidate will have strong experience designing and operating data platforms, building reliable batch and streaming pipelines, and managing large volumes of structured and semi-structured data.

The role requires close collaboration with security, infrastructure, and application teams to deliver trusted, high-quality data that enables monitoring, reporting, threat detection, compliance, and business insights.

  • Your key tasks
  • Design and evolve scalable data platform architectures for security, audit, operational, and analytics data
  • Define data storage strategies, schemas, data models, partitioning, retention, and lifecycle management approaches
  • Evaluate and prototype new technologies and architectures to improve scalability, performance, and cost efficiency
  • Design, build, and maintain batch and streaming data pipelines
  • Develop robust ingestion frameworks for logs, audit data, application events, security telemetry, and operational datasets
  • Implement data transformation, enrichment, normalization, correlation, and aggregation processes
  • Ensure pipelines are reliable, scalable, observable, and resilient
  • Data Modeling & Storage
  • Design relational, analytical, and event-based data models
  • Optimize database structures, query performance, indexing, and storage efficiency
  • Support the implementation of data lake, warehouse, and lakehouse concepts where appropriate
  • Data Quality & Governance
  • Define and implement data quality controls across ingestion and transformation layers
  • Develop validation, reconciliation, deduplication, and completeness checks
  • Support data lineage, metadata management, ownership, retention, auditability, and regulatory requirements
  • Implement controls for sensitive and regulated data
  • Platform Integration & Analytics Enablement
  • Integrate data from diverse internal and external platforms, applications, databases, APIs, and messaging systems
  • Deliver curated datasets that support reporting, analytics, observability, compliance, and security operations
  • Support integration with SIEM, monitoring, and business intelligence platforms
  • Collaborate with analytics and reporting teams to improve data accessibility and usability
  • Develop data engineering services, tooling, and automation using Python and SQL
  • Contribute to CI/CD practices for data platform components
  • Support infrastructure automation where required, using Terraform and related tooling
  • Maintain engineering standards, documentation, and operational procedures

Qualifications

  • 8+ years of experience in Data Engineering, Data Platform Engineering, Database Engineering, or a related field
  • Strong SQL expertise, including schema design, data modeling, query optimization, indexing, and performance tuning
  • Experience designing and operating production-grade batch and/or streaming data pipelines
  • Experience with large-scale data platforms and analytical data architectures
  • Strong proficiency in Python and SQL
  • Experience integrating data from multiple sources, platforms, APIs, and event streams
  • Strong understanding of data quality, schema evolution, lineage, governance, and lifecycle management
  • Experience with relational databases and analytical storage technologies
  • Familiarity with CI/CD concepts and Git-based development practices
  • Strong analytical, problem-solving, and troubleshooting skills
  • Experience working with sensitive, security-relevant, or regulated data
  • Preferred Qualifications
  • Experience with Kafka or other streaming and messaging technologies
  • Hands‑on administration and search query development with Splunk (SPL) or alternative SIEM/observability stacks (Elasticsearch/Logstash/Kibana, Datadog)
  • Experience with modern data platform technologies such as Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, Trino, Spark or Parquet
  • Experience with data lakehouse architectures
  • Experience implementing data quality frameworks and data governance controls
  • Familiarity with data cataloging, lineage, and metadata management solutions
  • Experience integrating data platforms with analytics tools such as Apache Superset, Power BI, Tableau, or Metabase
  • Experience in banking, fintech, cybersecurity, or other regulated industries
  • Working knowledge of Terraform and cloud-based data platforms
  • It would be a real bonus if you have
  • Security telemetry and audit-event processing
  • SIEM and observability integrations
  • Compliance and regulatory reporting datasets
  • Real‑time analytics and event‑driven architectures
  • Additional Information

We realize that managing work life balance is a challenge we all face in our daily lives and in order to support with this we are pleased to offer hybrid and flexible working for most of our Avaloqers to maintain work life balance and still continue our fantastic Avaloq culture in our global offices.

In Avaloq we are proud to embrace diversity and understand the success of our business is built on the power of different opinions, we are whole heartedly committed to fostering an equal opportunity environment and inclusive culture where you can be your true authentic self.

We hire, compensate and promote regardless of origin, age, gender identity, sexual orientation or any other fantastic traits that make us all unique, we have done our best to write this advert in an inclusive and neutral way.

Please be aware that we will not accept speculative CV submissions for any of our roles from recruitment agencies, and any unsolicited candidate submissions will be exempt from any payment expectations.

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Senior Data Platform Engineer Arbeitgeber: Avaloq Group

Avaloq ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, Flexibilität und individueller Entwicklung fördert Avaloq eine Kultur, in der Vielfalt geschätzt wird und jeder Mitarbeiter sein volles Potenzial entfalten kann. Die Position des Head of Key Account Management in Düsseldorf ermöglicht es Ihnen, eng mit führenden Finanzinstituten zusammenzuarbeiten und Ihre Karriere in einer globalen Organisation voranzutreiben.

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Kontaktdaten:

Avaloq Group Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Platform Engineer erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Avaloq Group zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Platform Engineer mit Bravour zu bestehen

SQL
Python
Problem-Solving Skills
Data Pipeline Development
Communication Skills
Data Engineering
API Integration

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Platform Engineer bei Avaloq Group gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Avaloq Group vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Avaloq Group entscheidend sein!