Data Analytics Engineer 80 – 100%

13 février 2026
80 – 100%
Durée indéterminée
allemand (Élémentaire)
St. Gallen

À propos de cette offre

«Wir begeistern unsere Kundinnen und Kunden – mit Fakten und Überzeugung.» Unsere Abteilung Daten und Analytics fühlt sich in der Datenwelt zu Hause, liebt es in Daten zu graben und daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Komplexe Fragestellungen spornen uns an, ständig Neues zu lernen und unsere Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Hast du Lust, unser kleines Team mit einem breiten Tätigkeitsgebiet am Hauptsitz in St. Gallen zu ergänzen? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung!

Data Analytics Engineer 80 – 100%

Das wirst du bewirken

Als Brückenbauer ermöglichst du, Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.

Du baust und optimierst Datenpipelines und stellst transformierte Datenprodukte für Analysezwecke sowie die Entwicklung von Machine Learning Modellen bereit.

Das Data Science Team unterstützt du beim Ausbau des Feature Stores und der Integration neuer Datenquellen.

Du sorgst für den Überblick im Datendschungel und bist verantwortlich für die Überwachung der Datenqualität und die Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft (Lineage).

Du arbeitest eng mit unseren Data Scientisten, Business Analysten und anderen Stakeholdern zusammen, um deren Datenanforderungen zu erfüllen und Entscheidungsgrundlagen zu schaffen.

KI schafft neuen Datenhunger - du hast einen wesentlichen Teil daran an der künftigen Datenintegration leitend mitzuwirken.

Daten benötigen Qualität und Governance - hier wirst du ebenfalls einen Beitrag leisten können.

In unternehmensübergreifenden Kooperationen vertrittst du die SGKB.

Das bringst du mit

Dein erfolgreich abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) in Data Engineering, Computer Science, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation hast du mit Praxiserfahrung in einer äquivalenten Position ergänzt.

Du verfügst über ein umfangreiches Wissen in der komplexen Datenabfrage und Datenmodellierung mit SQL, Python und dbt, sowie in der Erstellung von Datenpipelines und bist darin geübt, deinen Code in Git zu versionieren.

Verschiedene Visualisierungstools und -techniken zu benutzt du versiert, um Daten und Erkenntnisse zu präsentieren.

Du hast ein grundlegendes Verständnis von Statistik, Machine Learning Konzepten und generativer KI.

Du verfügst über starke analytische und konzeptionelle Fähigkeiten und ein herausragendes Qualitätsbewusstsein.

Als emphatische, verantwortungsvolle und selbstständige Persönlichkeit zeigst du ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten im Umgang mit verschiedenen technischen und fachlichen Stakeholdern und begegnest diesen mit einer gesunden Portion Hartnäckigkeit und Durchsetzungsvermögen.