Senior Data Platform Engineer

Wir suchen einen Senior Data Platform Engineer zur Konzeption, zum Aufbau und zum Betrieb einer skalierbaren, sicheren und verwalteten Datenplattform, die Sicherheits-, Audit-, Betriebs- und Analytics-Workloads unterstützt. Diese Rolle konzentriert sich primär auf Data Engineering und die Entwicklung der Datenplattform, einschliesslich Datenarchitektur, Ingestion-Pipelines, Datenmodellierung, Qualitätskontrollen, Governance und die Integration in Analytics- und Sicherheitsplattformen. Der ideale Kandidat verfügt über fundierte Erfahrung in der Konzeption und im Betrieb von Datenplattformen, beim Aufbau zuverlässiger Batch- und Streaming-Pipelines und beim Management grosser Mengen strukturierter und semistrukturierter Daten. Die Rolle erfordert eine enge Zusammenarbeit mit Security-, Infrastruktur- und Applikationsteams, um vertrauenswürdige, hochwertige Daten zu liefern, die Monitoring, Reporting, Bedrohungserkennung, Compliance und Business Insights ermöglichen. Ihre Hauptaufgaben Data Platform Architecture Konzeption und Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattform-Architekturen für Sicherheits-, Audit-, Betriebs- und Analysedaten Definition von Datenspeicherstrategien, Schemata, Datenmodellen, Partitionierung, Retention und Ansätzen für das Lifecycle Management Evaluierung und Prototyping neuer Technologien und Architekturen zur Verbesserung von Skalierbarkeit, Performance und Kosteneffizienz Data Engineering & Pipelines Konzeption, Aufbau und Wartung von Batch- und Streaming-Datenpipelines Entwicklung robuster Ingestion-Frameworks für Logs, Audit-Daten, Applikationsereignisse, Security-Telemetrie und Betriebsdatensätze Implementierung von Prozessen zur Datentransformation, Anreicherung, Normalisierung, Korrelation und Aggregation Sicherstellung, dass Pipelines zuverlässig, skalierbar, beobachtbar und resilient sind Data Modeling & Storage Konzeption von relationalen, analytischen und ereignisbasierten Datenmodellen Optimierung von Datenbankstrukturen, Abfrageperformance, Indizierung und Speichereffizienz Unterstützung der Implementierung von Data Lake, Warehouse und Lakehouse-Konzepten, wo angemessen Data Quality & Governance Definition und Implementierung von Datenqualitätskontrollen über die Ingestion- und Transformationsschichten hinweg Entwicklung von Validierungs-, Abgleichs-, Deduplizierungs- und Vollständigkeitsprüfungen Unterstützung von Data Lineage, Metadatenmanagement, Ownership, Retention, Auditierbarkeit und regulatorischen Anforderungen Implementierung von Kontrollen für sensible und regulierte Daten Platform Integration & Analytics Enablement Integration von Daten aus verschiedenen internen und externen Plattformen, Anwendungen, Datenbanken, APIs und Messaging-Systemen Bereitstellung kuratierter Datensätze, die Reporting, Analytics, Observability, Compliance und Security Operations unterstützen Unterstützung der Integration mit SIEM-, Monitoring- und Business-Intelligence-Plattformen Zusammenarbeit mit Analytics- und Reporting-Teams zur Verbesserung der Datenzugänglichkeit und Nutzbarkeit Engineering & Automation Entwicklung von Data Engineering Services, Tooling und Automatisierung unter Verwendung von Python und SQL Beitrag zu CI/CD-Praktiken für Datenplattform-Komponenten Unterstützung der Infrastrukturautomatisierung, wo erforderlich, unter Verwendung von Terraform und zugehörigem Tooling Einhaltung von Engineering-Standards, Dokumentation und Betriebsabläufen 8+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, Data Platform Engineering, Database Engineering oder einem verwandten Bereich Starke SQL-Expertise, einschliesslich Schema-Design, Datenmodellierung, Abfrageoptimierung, Indizierung und Performance-Tuning Erfahrung in der Konzeption und im Betrieb von produktionsreifen Batch- und/oder Streaming-Datenpipelines Erfahrung mit gross angelegten Datenplattformen und analytischen Datenarchitekturen Hohe Kompetenz in Python und SQL Erfahrung bei der Integration von Daten aus mehreren Quellen, Plattformen, APIs und Event-Streams Fundiertes Verständnis von Datenqualität, Schema-Evolution, Lineage, Governance und Lifecycle Management Erfahrung mit relationalen Datenbanken und analytischen Speichertechnologien Vertrautheit mit CI/CD-Konzepten und Git-basierten Entwicklungspraktiken Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungs- und Troubleshooting-Kompetenz Erfahrung in der Arbeit mit sensiblen, sicherheitsrelevanten oder regulierten Daten Bevorzugte Qualifikationen Erfahrung mit Kafka oder anderen Streaming- und Messaging-Technologien Praktische Administration und Entwicklung von Suchabfragen mit Splunk (SPL) oder alternativen SIEM/Observability-Stacks (Elasticsearch/Logstash/Kibana, Datadog) Erfahrung mit modernen Datenplattform-Technologien wie Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, Trino, Spark oder Parquet Erfahrung mit Data Lakehouse-Architekturen Erfahrung bei der Implementierung von Datenqualitäts-Frameworks und Data-Governance-Kontrollen Vertrautheit mit Data Cataloging, Lineage und Metadatenmanagement-Lösungen Erfahrung bei der Integration von Datenplattformen mit Analytics-Tools wie Apache Superset, Power BI, Tableau oder Metabase Erfahrung im Banking, Fintech, Cybersecurity oder anderen regulierten Branchen Gute Kenntnisse in Terraform und cloudbasierten Datenplattformen Es wäre ein echter Bonus, wenn Sie verfügen über Security Telemetry und Audit-Event-Processing SIEM- und Observability-Integrationen Compliance- und regulatorische Reporting-Datensätze KI/ML-bereite Datenplattform-Architekturen Echtzeit-Analytics und ereignisgesteuerte Architekturen Wir wissen, dass die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben eine Herausforderung ist, der wir alle in unserem täglichen Leben gegenüberstehen. Um dies zu unterstützen, bieten wir den meisten unserer Avaloqers gerne hybrides und flexibles Arbeiten an, um die Work-Life-Balance zu wahren und gleichzeitig unsere fantastische Avaloq-Kultur in unseren globalen Büros fortzuführen. Bei Avaloq sind wir stolz darauf,