Cloud Data & ML Engineer (80-100%)

SIX Group AG

Zurich, CH

Auf einen Blick

Veröffentlicht:31 Oktober 2025
Pensum:80 – 100%
Arbeitsort:Zurich, CH

Job-Zusammenfassung

SIX sucht einen Cloud Data & ML Engineer zur Gestaltung der Datenplattform.

Aufgaben

Entwicklung einer cloud-nativen Data Science Plattform für 400+ Nutzer.
Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Optimierung von Daten- und ML-Pipelines.
Implementierung neuer Komponenten mit Infrastructure as Code.

Fähigkeiten

Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Microsoft Azure oder ähnlichen Plattformen.
Kenntnisse in Python, SQL und DataOps/MLOps.
Proaktive Einstellung und Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung.

Ist das hilfreich?

SIX treibt die Transformation der Finanzmärkte voran.

Was uns auszeichnet, treibt uns voran: Zwischen lokalen Wurzeln und globaler Relevanz sind wir eine einzigartige Mischung aus Tradition und Zukunft, aus Fundament und Wachstum. Wir schätzen kluge Köpfe und inspirieren sie, mit ihren Ideen zu wachsen. Kommen Sie und gestalten Sie mit uns die Zukunft der Finanzen.

Cloud Data & ML Engineer (80-100%)

Zürich |80-100 % | Referenz 7443

SIX sucht einen Data- und ML-Plattformingenieur, der weiter an der unternehmensweiten Datenplattform arbeitet. In dieser Rolle sind Sie Teil eines funktionsübergreifenden Teams, das sowohl für die Gestaltung als auch für die Implementierung einer zuverlässigen Plattform für BI und ML/AI verantwortlich ist und interne Kunden in der gesamten Organisation berät.

Das werden Sie tun

Teil eines internationalen Teams sein, das die Roadmap einer ausgereiften cloud-nativen Data Science Plattform entwirft und umsetzt, die derzeit mehr als 14 Analytics-Teams und über 400 Nutzer bedient.
eng mit wichtigen Stakeholdern aus Business Data Science Teams und IT Data Engineering Teams zusammenarbeiten, um deren Fähigkeiten auf der DSP zu ermöglichen: Neue Anforderungen identifizieren, Plattformtauglichkeit analysieren, Best Practices und bestehende Lösungen durch Demos vorschlagen...
praktisch als Data Engineer tätig sein, um neue Anwendungsfälle zu integrieren und bestehende zu optimieren, mit besonderem Fokus auf ML Engineering, um ML- und GenAI-Anwendungsfälle in die Produktion zu bringen.
neue Komponenten mit Infrastructure as Code (IaC) implementieren sowie Vorlagen erstellen, um Best Practices und Standardisierung unter den Analytics-Teams sicherzustellen.

Das bringen Sie mit

3+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau von Daten- und ML-Pipelines auf Microsoft Azure (unser primärer Cloud-Service-Anbieter) und/oder Amazon Web Services, Google Cloud Platform.
Erfahrung in Data Lake-Umgebungen, vorzugsweise Databricks oder Fabric, und fundierte Kenntnisse in Spark und Open Table Formaten (Delta und/oder Iceberg).
Kenntnisse in Python und SQL mit solidem Verständnis von Softwareentwicklung und Automatisierungskonzepten wie CI/CD zum Aufbau systemkritischer Daten- und ML-Pipelines (DataOps/MLOps).
Grundkenntnisse in Cloud-Grundlagenservices (IAM, Networking, Storage…), Cloud-Kostenmanagement (FinOps) sowie Tools zur Verwaltung von Cloud-Infrastruktur mit IaC (Terraform/OpenTofu, Pulumi, Bash-Scripting…).
Wachstumsorientierte Denkweise und eine sehr proaktive Haltung für kontinuierliches Lernen und Entwicklung.
fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Wenn Sie Fragen haben, sehen Sie sich unsere FAQ-Seite an oder rufen Sie Yuliya Stoyko unter +34 917095993 an.

Für diese Stelle akzeptieren wir nur direkte Bewerbungen.

Vielfalt ist uns wichtig. Daher freuen wir uns über Bewerbungen unabhängig von jeglichem persönlichen Hintergrund.