Senior Cloud Data Engineer

13 Mai 2026
100%
Zurich, CH

Job-Zusammenfassung

SIX treibt die Transformation der Finanzmärkte voran. Gestalte die Zukunft mit uns!

Aufgaben

Entwicklung einer Cloud-basierten Datenplattform für Analysen.
Zusammenarbeit mit internen Teams zur Identifizierung von Anforderungen.
Implementierung von ETL-Pipelines und ML-Anwendungen.

Fähigkeiten

Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung im Cloud-Bereich.
Kenntnisse in Python und SQL, CI/CD-Konzepte.
Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

Ist das hilfreich?

Über den Job

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.

Senior Cloud Data Engineer

Zürich |Bis zu 40 % Homeoffice möglich | Referenz 7932

SIX stellt einen Data Platform Engineer ein, der 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 Analytics und Data Science verantwortlich ist und interne Kunden berät, die die Plattform organisationsweit nutzen.

Das werden Sie tun

Teil eines internationalen Teams sein, das eine ausgereifte, cloud-native Data-Science-Plattform entwirft und wartet, die derzeit mehr als 14 interne Analytics-Teams und über 600 Nutzer bedient.

Eng mit wichtigen Stakeholdern aus den Business-Data-Science-Teams und dem IT-Data-Engineering-Team zusammenarbeiten, um diese auf der Plattform zu befähigen. Neue Anforderungen identifizieren, Plattformtauglichkeit analysieren, Best Practices und bestehende Lösungen durch Demos vorschlagen...

Als praktischer Data Engineer neue Anwendungsfälle onboarden und bestehende optimieren, produktionsreife ETL-Pipelines, ML/AI-Anwendungsfälle und Reporting-Lösungen erstellen.

Neue Infrastrukturkomponenten mit Infrastructure as Code (IaC) implementieren sowie Vorlagen erstellen, um Best Practices und Standardisierung unter den Analytics-Teams sicherzustellen.

Das bringen Sie mit

Mehr als 6 Jahre praktische Erfahrung im Aufbau von produktionsreifen Datenpipelines, Datenmodellierung und BI-Tools in der Cloud.

Erfahrung mit Lakehouse-Architektur, vorzugsweise Databricks, mit fundiertem Wissen über Spark und OpenTable-Formate (Delta und/oder Iceberg).

Kenntnisse in Python (PySpark) und SQL mit solidem Verständnis von Softwareentwicklung und Automatisierungskonzepten wie CI/CD zum Aufbau von produktionsreifen 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 …) auf Microsoft Azure (unser primärer Cloud-Anbieter) und/oder Amazon Web Services, Google Cloud Platform.