(Senior) Data Engineer – HealthTech / Digital Health
Bewerbung hochladen merken Du willst nicht einfach Daten bewegen, sondern einen echten gesellschaftlichen Impact schaffen? Für ein führendes Schweizer Digital-Health-Venture suchen wir einen (Senior) Data Engineer, der den Aufbau einer neuen, schweizweit relevanten Gesundheitsplattform prägt. Hier arbeitest du an der Schnittstelle von Data Engineering, AI, Cloud und Produktentwicklung – und gestaltest mit deinem Know-how die Zukunft des digitalen Gesundheitswesens. Wenn du Data Engineering liebst, im HealthTech-Kontext etwas Grosses aufbauen willst und Verantwortung suchst – dann bist du hier am richtigen Ort. Aufgaben Data Scientist/Data Analyst/Data Engineer Region Zürich Ortschaft Zürich REF Nr 8K9I77
Stellenbeschreibung
1. Data Pipelines & Datenintegration
2. Du konsolidierst heterogene Datenquellen (App-Tracking, Backend-Services, externe Partner)
3. Du baust skalierbare, automatisierte Pipelines (Ingestion, Transformation, Orchestrierung)
4. Du stellst eine robuste, sichere und verlässliche Datenversorgung sicher
5. Data Platform Engineering
6. Aufbau und Betrieb einer modernen Analytics-/Data-Plattform (DWH, Lakehouse, Semantic Layer)
7. Modellierung, Performance-Tuning und Betrieb einer skalierbaren Cloud-Datenarchitektur (GCP von Vorteil)
8. Unterstützung von AI-/ML-Use Cases wie Personalisierung, Recommendation oder Data Insights
9. Data Quality, Monitoring & Observability
10. Du etablierst Standards für Data Quality (Validation, Tests, SLAs)
11. Du baust Monitoring- und Alerting-Mechanismen auf (Pipeline-Health, SLAs, Error-Handling)
12. Du verantwortest ein zuverlässiges Reporting-Setup
13. Tracking & Produktentwicklung
14. Enge Zusammenarbeit mit Engineering & Product für sauberes App-/Webtracking
15. Definition und Weiterentwicklung von Tracking-Konzepten (Events, Journeys, Funnels)
16. Sicherstellung einer datenbasierten Produktsteuerung
17. Analytics & Insights
18. Weiterentwicklung der Reports hin zu funnel-/journey-basierten Analysen (Cohorts, Retention, Drop-Offs, Conversion)
19. Ableiten von Optimierungspotenzialen und Handlungsempfehlungen
20. Präsentation von Insights für Produkt, Business und Management
Anforderungsprofil
21. Must-haves
22. Master in Data Science, Informatik, Naturwissenschaften, Wirtschaftsinformatik o. ä.
23. 5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering / Analytics Engineering
24. Starke Hands-on Erfahrung in:
25. Cloud Data Engineering (idealerweise GCP)
26. Aufbau robuster Pipelines (dbt, Dataform, Kestra, Airbyte o. ä.)
27. DWH-/Lakehouse-Modellierung
28. Data Quality, SLAs, Monitoring
29. Sehr gute Kenntnisse in SQL & Python
30. Erfahrung mit App-/Webtracking, Funnel-Analysen, Experimenten
31. Fähigkeit, Stakeholder-Fragen in Datenlösungen und Insights zu übersetzen
32. Selbständige, strukturierte, analytische Arbeitsweise
33. Fliessende Deutsch- und Englischkenntnisse
34. Nice-to-have
35. Erfahrung mit AI-/ML-Use Cases, Conversational Interfaces, Recommendation Engines
36. Startup-, Scale-up- oder Venture-Erfahrung
37. Agiles Mindset & hohe Lernbereitschaft
Perspektive
38. Mitgestaltung einer schweizweit relevanten Gesundheitsplattform
39. Arbeit am Thema Nr. 1: persönliche Gesundheit & modernes Gesundheitswesen
40. Hohe Flexibilität & Verantwortung – ideale Basis für eine steile Lernkurve
41. 6 Wochen Ferien & moderne Arbeitsbedingungen
42. Corporate Venture: Startup-Mindset + Stabilität eines starken Konsortiums
43. Viel Raum für Innovation, Ownership und persönliches Wachstum
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