Die Luzerner Kantonalbank verfolgt mit ihrer Strategie „LUKB30“ eine klare Vision: Wir wollen die führende Kantonalbank im Bereich Datenanalyse und Künstliche Intelligenz (KI) werden. Im Kompetenzzentrum Data, Analytics & KI verantworten wir die strategische und operative Nutzung und Governance von Daten und KI. Mit innovativen, datenbasierten Lösungen gestalten wir die digitale Transformation der Bank.
Auf unserer neuen Data & Analytics Plattform stellen wir Daten aus verschiedenen Systemen zur Verfügung, entwickeln Kennzahlen und Dashboards für strategische Auswertungen und setzen KI-Lösungen um. In der neuen Rolle Data & Analytics System Architect treibst du die Weiterentwicklung unserer Systeme und Tools voran und sorgst damit für eine stabile und zukunftsgerichtete technologische Basis.
Was du bei uns bewirkst
* Im Rahmen unserer Datenstrategie entwickelst du das Architektur-Zielbild für eine leistungsfähige und zuverlässige Data & Analytics Plattform und der zugehörigen BI- und KI-Technologien.
* Du übernimmst die Verantwortung für die strategische Weiterentwicklung und den stabilen Betrieb der Systemlandschaft im Kompetenzzentrum Data, Analytics & KI.
* Du optimierst den gesamten analytischen Datenlebenszyklus - von der Datenintegration, über die Datenmodellierung bis hin zur Datennutzung in BI-Auswertungen oder KI-Lösungen.
* Gemeinsam mit Data Engineers, Reporting Analysts, Data Scientists und Machine Learning Engineers erarbeitest du nachhaltige Datenarchitekturen und setzt diese um.
* Mit Governance-, Sicherheits- und Compliance-Richtlinien und -Prozessen sorgst du für einen verantwortungsbewussten Umgang mit Daten.
* Als Teil des virtuellen Enterprise Architektur Teams unterstützt du bei der Weiterentwicklung der IT-Systeme im Hinblick auf Analytics und KI.
Das bringst du mit
* Du hast eine abgeschlossene Ausbildung als Informatiker oder einen Hochschulabschluss in Computer Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
* Beruflich hast du dich mehrere Jahre im Datenumfeld bewegt und dich dabei insbesondere mit Datenarchitektur, Data Engineering oder Datenmanagement auseinandergesetzt.
* Du hast Erfahrung mit Azure Cloud-Architekturen, Databricks, Data Engineering (ETL/ELT, Datenmodellierung, dbt, APIs) sowie DevOps (GitHub, Terraform) und Data Governance.
* Wenn du dich darüber hinaus mit Business Intelligence (PowerBI) und KI (MLOps, Generative AI) auskennst ist das ein Plus.
* Du kannst gut auf andere eingehen und mit ihnen gemeinsam überzeugende technische Lösungen für analytische Business-Fragestellungen finden, testen und implementieren.
* Sehr gute schriftliche und mündliche Ausdrucksweise in Deutsch.
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