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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue skalierbare Datenpipelines und entwickle eine innovative Gesundheitsplattform.
- Arbeitgeber: FĂĽhrendes Schweizer Digital-Health-Venture mit Startup-Mindset.
- Mitarbeitervorteile: 6 Wochen Ferien, hohe Flexibilität und moderne Arbeitsbedingungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des digitalen Gesundheitswesens und schaffe echten gesellschaftlichen Impact.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Master in Data Science und 5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering.
- Andere Informationen: Viel Raum für Innovation, Ownership und persönliches Wachstum.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Du willst nicht einfach Daten bewegen, sondern einen echten gesellschaftlichen Impact schaffen? Für ein führendes Schweizer Digital-Health-Venture suchen wir einen (Senior) Data Engineer, der den Aufbau einer neuen, schweizweit relevanten Gesundheitsplattform prägt. Hier arbeitest du an der Schnittstelle von Data Engineering, AI, Cloud und Produktentwicklung – und gestaltest mit deinem Know-how die Zukunft des digitalen Gesundheitswesens. Wenn du Data Engineering liebst, im HealthTech-Kontext etwas Grosses aufbauen willst und Verantwortung suchst – dann bist du hier am richtigen Ort.
Aufgaben
- Du baust skalierbare, automatisierte Pipelines (Ingestion, Transformation, Orchestrierung).
- Du stellst eine robuste, sichere und verlässliche Datenversorgung sicher.
- Aufbau und Betrieb einer modernen Analytics-/Data-Plattform (DWH, Lakehouse, Semantic Layer).
- Modellierung, Performance-Tuning und Betrieb einer skalierbaren Cloud-Datenarchitektur (GCP von Vorteil).
- UnterstĂĽtzung von AI-/ML-Use Cases wie Personalisierung, Recommendation oder Data Insights.
- Du etablierst Standards fĂĽr Data Quality (Validation, Tests, SLAs).
- Du baust Monitoring- und Alerting-Mechanismen auf (Pipeline-Health, SLAs, Error-Handling).
- Du verantwortest ein zuverlässiges Reporting-Setup.
- Tracking & Produktentwicklung.
- Enge Zusammenarbeit mit Engineering & Product fĂĽr sauberes App-/Webtracking.
- Definition und Weiterentwicklung von Tracking-Konzepten (Events, Journeys, Funnels).
- Sicherstellung einer datenbasierten Produktsteuerung.
- Weiterentwicklung der Reports hin zu funnel-/journey-basierten Analysen (Cohorts, Retention, Drop-Offs, Conversion).
- Ableiten von Optimierungspotenzialen und Handlungsempfehlungen.
- Präsentation von Insights für Produkt, Business und Management.
Anforderungen
- Master in Data Science, Informatik, Naturwissenschaften, Wirtschaftsinformatik o. ä.
- 5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering / Analytics Engineering.
- Aufbau robuster Pipelines (dbt, Dataform, Kestra, Airbyte o. ä.).
- DWH-/Lakehouse-Modellierung.
- Sehr gute Kenntnisse in SQL & Python.
- Erfahrung mit App-/Webtracking, Funnel-Analysen, Experimenten.
- Fähigkeit, Stakeholder-Fragen in Datenlösungen und Insights zu übersetzen.
- Selbständige, strukturierte, analytische Arbeitsweise.
- Fliessende Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Erfahrung mit AI-/ML-Use Cases, Conversational Interfaces, Recommendation Engines.
- Startup-, Scale-up- oder Venture-Erfahrung.
- Agiles Mindset & hohe Lernbereitschaft.
- Mitgestaltung einer schweizweit relevanten Gesundheitsplattform.
- Arbeit am Thema Nr. 1: persönliche Gesundheit & modernes Gesundheitswesen.
- Hohe Flexibilität & Verantwortung – ideale Basis für eine steile Lernkurve.
- 6 Wochen Ferien & moderne Arbeitsbedingungen.
- Corporate Venture: Startup-Mindset + Stabilität eines starken Konsortiums.
- Viel Raum für Innovation, Ownership und persönliches Wachstum.
(Senior) Data Engineer Arbeitgeber: Prime21 AG
Kontaktperson:
Prime21 AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur auf die Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Möglichkeiten suchen und Beziehungen aufbauen!
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL, Python und Data Engineering auffrischst. Wir sollten auch Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit parat haben, um zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Präsentiere deine Projekte!
Erstelle ein Portfolio oder eine Präsentation deiner bisherigen Projekte im Data Engineering. Zeige, wie du Pipelines aufgebaut und Datenlösungen entwickelt hast. Das hilft uns, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du der perfekte Kandidat für die Stelle bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt und du schnell in den Auswahlprozess kommst!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du der perfekte Fit für unser Team bist.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen!
Zeig dein Know-how!: Nutze die Gelegenheit, um deine Erfahrungen im Data Engineering und deine technischen Fähigkeiten hervorzuheben. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast.
Bewirb dich ĂĽber unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt ĂĽber unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Prime21 AG vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der spezifischen Rolle des (Senior) Data Engineers vertraut und verstehe, wie sie zur Gesundheitsplattform beiträgt. Informiere dich über das Unternehmen, seine Mission und Werte, um zu zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Data Engineering demonstrieren. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Pipelines, SQL, Python und AI-/ML-Use Cases zu sprechen und wie du diese in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
✨Stelle kluge Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Data Engineering-Team oder wie die Zusammenarbeit zwischen Engineering und Produktentwicklung aussieht. Das zeigt dein Interesse und Engagement.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei bereit, über Situationen zu sprechen, in denen du komplexe Probleme gelöst hast. Erkläre, wie du Datenlösungen entwickelt hast, um Stakeholder-Anforderungen zu erfüllen, und wie du dabei eine analytische und strukturierte Herangehensweise verfolgt hast.
