Talent Pool - Data & AI Engineer - DWH Transformation

Wir suchen Data & AI Engineers, die die Migration und Modernisierung umfangreicher Data‑Warehouse‑Umgebungen in der Schweiz unterstützen. Dabei kommen Large‑Language‑Model‑gestützte Workflows zum Einsatz, um produktionsreife Systeme für Daten‑Transformation, Validierung und Automatisierung zu bauen. Die Position ist rein technisch ausgerichtet und kein Forschungsjob; sie dient dem Aufbau eines Talentpools für kommende Data‑Engineering‑ und LLM‑Projekte. Zu den täglichen Aufgaben gehört das Konzipieren und Entwickeln von LLM‑basierten Lösungen, die Migrations‑ und Transformationsprozesse von Data‑Warehouses begleiten. Sie erstellen interne Werkzeuge, die Datenflüsse wie SQL, Spark, Flink, Kafka oder dbt generieren und übersetzen, unterstützen Schema‑Übersetzungen und prüfen Datenqualität. Weiterhin bauen Sie Evaluierungs‑Frameworks für LLM‑Ergebnisse, betreuen produktive Datenpipelines und Orchestrierungs‑Workflows, optimieren und analysieren Fehler in verteilten Verarbeitungssystemen und setzen agentenbasierte Muster dort ein, wo sie sinnvoll sind. Die enge Zusammenarbeit mit Data‑Engineers und Platform‑Teams ist dabei zentral. Erforderlich ist nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung und dem produktiven Einsatz von ML‑ bzw. LLM‑basierten Produkten oder internen Tools. Sie sollten fundierte Kenntnisse in Machine Learning oder Statistik besitzen, inklusive Feature‑Engineering und Evaluationsmethoden. Praktische Erfahrung mit Data‑Warehouse‑ bzw. Big‑Data‑Technologien wie Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Teradata, Oracle, Spark oder Kafka ist zwingend, ebenso wie die Analyse von Legacy‑Quellen (COBOL, SAS, JCL, DB2) unterstützt durch LLMs. Der operative Umgang mit Orchestrierungstools (Airflow, Dagster), sehr gute SQL‑Kenntnisse, Erfahrung mit mindestens einem Datenverarbeitungs‑Framework (z. B. Spark, Flink, dbt) und ein