Google Cloud Platform - Junior Data Engineer (m/w/d) 80-100% Basel & Remote

Als Junior Data Engineer arbeitest du gemeinsam mit erfahrenen Kolleg*innen an modernen Datenlösungen und konkreten Kundenprojekten auf der Google Cloud Platform. Dein Schwerpunkt liegt auf der Transformation, Modellierung und Qualitätssicherung von Daten in Google BigQuery. Du übernimmst klar definierte Aufgaben und Arbeitspakete zunehmend selbständig. Gleichzeitig erhältst du die fachliche Begleitung, die du für deine Weiterentwicklung benötigst.

In diesen Bereichen wirkst du konkret:

• Du unterstützt bei der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und arbeitest an zuverlässigen ELT-/ETL-Prozessen für Web-, Marketing-, CRM-, ERP- und weitere Unternehmensdaten.
• Du analysierst Fehler in Datenpipelines und entwickelst dich abhängig von deinen Vorkenntnissen in Themen wie Python, APIs, Cloud Functions oder Adverity weiter.
• Du transformierst und modellierst Daten mit SQL in Google BigQuery und entwickelst Datenmodelle mit Dataform oder vergleichbaren Frameworks wie dbt.
• Du setzt fachliche Logiken, KPIs und Aggregationen um und achtest auf verständliche, performante und kostenbewusste Lösungen.
• Du stellst die Datenqualität durch Tests, Monitoring und Plausibilitätsprüfungen sicher und dokumentierst deine Lösungen nachvollziehbar.
• Du hältst vereinbarte Standards zu Qualität, Datenschutz und Informationssicherheit ein.
• Du stellst aufbereitete Daten über Views, Tabellen, Snapshots oder Exporte für Analyse, Reporting und Aktivierung bereit.
• Je nach Interesse und Kompetenzen unterstützt du auch bei der Visualisierung in Tableau oder Power BI sowie bei der Aktivierung von Marketing- und Kundendaten.

Zusammenarbeit & Kundenprojekt:

• Du arbeitest gemeinsam mit erfahrenen Data Engineers, BI-Entwickler und Projektmanager*innen an konkreten Kundenprojekten.
• Du übernimmst klar definierte Arbeitspakete zunehmend selbständig und kommunizierst Fortschritt, Abhängigkeiten, Blocker und offene Fragen frühzeitig.
• Du arbeitest professionell und dienstleistungsorientiert mit Kund*innen und internen Fachpersonen zusammen.
• Du entwickelst dich mittelfristig auch im Beratungs- und Kundenkontext weiter – von der Aufnahme von Anforderungen bis zur Erklärung technischer Lösungen und Präsentation von Ergebnissen.
• Reviews, Pairing und fachlicher Austausch helfen dir, deine Lösungen und Arbeitsweise kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Mindestens sechs Monate praktische Erfahrung im Data Engineering – beispielsweise aus einer ersten beruflichen Funktion, einem Praktikum, einem Traineeship oder vergleichbaren Projekten.

Gute SQL-Kenntnisse und erste praktische Erfahrung mit Google BigQuery oder einem vergleichbaren Cloud Data Warehouse.

Grundlegende praktische Erfahrung in der Datenmodellierung.

Idealerweise erste Erfahrung mit Dataform, dbt oder einem vergleichbaren Transformations- und Modellierungsframework.

Verständnis grundlegender Modellierungs- und Architekturkonzepte wie Star Schemas und Medallion Architecture.

Erfahrung mit Git und versionierten Entwicklungsprozessen.

Grundkenntnisse im Bereich Cloud-Infrastruktur und Interesse an der Arbeit mit der Google Cloud Platform.

Analytisches Denken sowie eine strukturierte, sorgfältige und pragmatische Arbeitsweise.

Hoher Qualitätsanspruch und die Fähigkeit, klar definierte Aufgaben selbständig umzusetzen.

Bereitschaft, Fragen frühzeitig zu stellen, Feedback aufzunehmen und Verantwortung schrittweise auszubauen.

Interesse daran, dich mittelfristig auch in Richtung Beratung und Kundenkontakt weiterzuentwickeln.

Sehr gutes Deutsch und gutes Englisch.

Erste Berührungspunkte mit GCP-Diensten wie Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Run, Scheduler, IAM oder Monitoring.

Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung und Automatisierung.

Grundkenntnisse im Umgang mit APIs, JSON und strukturierten Dateien.

Erfahrung mit Daten aus Digital Marketing, Web Analytics, CRM, ERP oder anderen betrieblichen Systemen.

Verständnis für event- und sessionbasierte Datenstrukturen, beispielsweise aus GA4 oder Adobe Analytics.

Erfahrung mit Sprint- oder Scrum-basierten Arbeitsweisen und projektorientierter Zusammenarbeit.

Erste Erfahrung mit Jira oder vergleichbaren Tools zur Aufgaben- und Projektplanung.

Kenntnisse in Tableau, Power BI oder Looker Studio.

Ausbildung oder Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einem verwandten Bereich – oder vergleichbare praktische Erfahrung.

Was du bei uns bekommst:

• Bei zweipunkt erwartet dich ein Umfeld, das dir Struktur und Flexibilität für echte Entfaltung bietet.
• Wir arbeiten ambitioniert und präzise – aber immer mit Menschlichkeit, Humor und der Bereitschaft, gemeinsam zu wachsen.
• Begleiteter Einstieg: Du arbeitest eng mit erfahrenen Data Engineers und Consultants zusammen und erhältst regelmässiges fachliches Feedback.
• Strukturiertes Onboarding: Du startest mit einem systematischen Einarbeitungsplan und wirst schrittweise an unsere Technologien, Standards und Kundenprojekte herangeführt.
• Gezielte Karriereentwicklung: Ein klares Kompetenzmodell zeigt dir, welche Fähigkeiten du weiterentwickeln kannst und was für deinen nächsten Karriereschritt erwartet wird.
• Regelmässige Entwicklungsgespräche: Persönliche Standortbestimmungen und konkrete Entwicklungsziele gehören bei uns dazu.
• Hybrides Arbeiten: Du kombinierst Homeoffice, Büro und Einsätze bei Kund*innen flexibel nach Bedarf.
• Fünf Wochen Ferien: Plus ein Jahresarbeitszeitmodell, das dir echte zeitliche Flexibilität ermöglicht.
• Inspirierendes Team: Interdisziplinär, offen und herzlich – mit hoher Fachkompetenz, Humor und viel Teamspirit.
• Abwechslungsreiche Projekte: Du arbeitest mit führenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen und lernst vielfältige Daten-, System- und Kundenkontexte kennen.
• Aktive Mitgestaltung: Du kannst deine Ideen in unsere Methoden, Tools, Standards und Unternehmenskultur einbringen.

Unsere Kultur ist mehr als ein Rahmen – sie ist unser Antrieb. Hier siehst du, wie wir arbeiten und warum das den Unterschied macht: zweipunkt als Arbeitgeberin.

Diese Stelle richtet sich an Junior-Profile, die bereits erste praktische Erfahrung im Data Engineering gesammelt haben und nun den nächsten Entwicklungsschritt machen möchten. Dabei ist für uns nicht entscheidend, ob du deine Erfahrung in einer ersten beruflichen Funktion, einem Praktikum, einem Traineeship oder über konkrete Projekte aufgebaut hast. Wichtiger sind deine technischen Grundlagen, dein Qualitätsanspruch und deine Bereitschaft, zunehmend Mitzuwirken und Verantwortung zu übernehmen. Wenn vorhanden, freuen wir uns über anonymisierte Projektbeispiele, ein GitHub-Profil oder andere konkrete Einblicke in deine bisherigen Arbeiten.