Data Engineer (a) - Basel

Salary: CHF 100'000 - 130'000 per year

Requirements:

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften, Ingenieurwesen oder eine vergleichbare Qualifikation.

Mehrjährige Erfahrung in Data Engineering, Data Architecture, Analytics Engineering, Software Engineering oder einer vergleichbaren Disziplin.

Fundierte Kenntnisse in Python und SQL sowie praktische Erfahrung mit Datenverarbeitungs-, Orchestrierungs- und Integrationsframeworks.

Vertrautheit mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Lakehouses, Cloud Storage und modernen Datenplattformen.

Kenntnisse in APIs, Event Streams, Integrationstechnologien und produktiven Datenpipelines.

Erfahrung mit Datenqualität, Lineage, Metadaten, Governance, Datenschutz, Zugriffskontrolle und dem sicheren Umgang mit sensiblen Informationen.

Fähigkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, einschliesslich Dokumenten und Wissensquellen.

Praktische Kenntnisse in Machine Learning, generativer AI, LLMs, Embeddings, Vector Search und RAG sowie Verständnis dafür, wie diese Techniken Daten nutzen.

Erfahrung in der Vorbereitung von Daten für Modelltraining, Evaluation, Retrieval und AI-gestützte Geschäftsprozesse.

Erfahrung mit der Integration cloudbasierter oder lokal betriebener AI-Services und Modelle in Datenpipelines, Plattformen oder Anwendungen ist von Vorteil.

Verständnis von Softwarearchitektur, APIs, Testing, CI/CD, Observability und dem Betrieb von Daten- und AI-Services.

Fähigkeit, geschäftliche Herausforderungen in technische Datenlösungen zu übersetzen und Datenqualität, Verfügbarkeit, Ownership, Sicherheit, Governance, Kosten und Machbarkeit verständlich zu erklären.

Vertrautheit mit technischem Pre-Sales, Data Assessments, Migrationsansätzen, Solution Consulting, Aufwandsschätzungen oder Angebotserstellung – oder grosses Interesse, diese Verantwortung zu übernehmen.

Souveränität und Zielorientierung bei Workshops mit technischen Entscheidern, Business-Verantwortlichen und Stakeholdern.

Innovative, unternehmerische und pragmatische Arbeitsweise sowie die Fähigkeit zu erkennen, wann bessere Datenfundamente oder Prozesse wichtiger sind als eine zusätzliche AI-Funktion.

Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse auf mindestens C1-Niveau.

Responsibilities:

Robuste Datenaufnahme-, Transformations- und Bereitstellungspipelines für AI, Analytics und automatisierte Geschäftsprozesse entwerfen und implementieren.

Strukturierte und unstrukturierte Daten aus Datenbanken, APIs, Dokumenten, Unternehmensanwendungen, Event Streams und weiteren Quellen integrieren.

Data Products, Datensätze, Feature Pipelines und Retrieval-fähige Wissensbasen für Machine Learning und generative AI entwickeln.

Datenqualitätsprüfungen, Validierung, Observability, Monitoring und nachvollziehbare Prozesse für den Umgang mit Datenfehlern implementieren.

Dokumentenverarbeitung, Metadatenextraktion, Klassifikation, Datenanreicherung und Information Retrieval bearbeiten.

Datensicherheit, Zugriffskontrolle, Datenschutz, Lineage, Metadaten und Governance konsequent umsetzen und Datenherkunft sowie Verantwortlichkeiten transparent machen.

Mit AI/ML Engineers an Trainings- und Evaluationsdaten, Feature Engineering, Retrieval-Daten und Testfällen sowie mit Software Engineers an APIs, Services, Deployment und Betrieb zusammenarbeiten.

Explorative Kundenworkshops führen oder unterstützen und Geschäftsfragen in Datenprodukte, AI-Readiness-Verbesserungen und konkrete Umsetzungsschritte übersetzen.

Technische Pre-Sales-Aktivitäten unterstützen – von Discovery Sessions und Solution Workshops über Aufwandsschätzungen und Angebote bis hin zu Kundenpräsentationen.

Eng mit AI/ML Engineers, Software Engineers, Architekten und Consultants zusammenarbeiten.

Das Data-&-AI-Serviceportfolio weiterentwickeln.

Technologies:

AI

CI/CD

Cloud

Machine Learning

Python

RAG

SQL

More:

Wir sind ERNI. Seit 1994 beraten und unterstützen wir Unternehmen in Innovation und Technologie mit dem Ziel, die unternehmerische Leistungsfähigkeit unserer Kunden zu steigern und den Weg ins digitale Morgen zu ebnen.

Unser Schlüssel zum Erfolg sind Menschen wie Du und unser von schweizerischen Werten geprägter Mindset. Gemeinsam wollen wir unsere Kunden effektiver und innovativer machen – partnerschaftlich, als echtes Team und mit echten Werten.

Mit rund 800 Mitarbeitenden an 18 Standorten in 8 Ländern gestalten wir Prozesse so einfach und smart wie möglich.

Als Data Engineer entwickelst du die Datenfundamente für AI, Analytics und automatisierte Geschäftsprozesse. Du sorgst dafür, dass Daten verfügbar, zuverlässig, sicher, nachvollziehbar und für konkrete Anwendungen nutzbar sind. Du entwirfst und implementierst Datenaufnahme, Transformation, Integration und Bereitstellung für strukturierte und unstrukturierte Daten. Dabei arbeitest du mit Datenbanken, APIs, Dokumenten, Event Streams, Cloud Storage, Data Warehouses, Lakehouses und modernen Datenplattformen.

Deine Arbeit schafft die Grundlage für Machine Learning und generative AI. Du bist mit AI/ML-Techniken, LLMs, Embeddings, Vector Search und Retrieval-Augmented Generation vertraut und bereitest Daten für Training, Evaluation, Retrieval und AI-gestützte Anwendungen sinnvoll vor.

Du bist Umsetzungsexperte und Gesprächspartner für unsere Kunden. In explorativen Workshops unterstützt du technische Entscheider, Business-Verantwortliche und Stakeholder dabei, relevante Data-Use Cases zu erkennen, ihren Nutzen zu bewerten und umsetzbare nächste Schritte festzulegen.

Deshalb bieten wir Dir:

- Ein individuelles Entwicklungsprogramm, das Deine beruflichen und persönlichen Potenziale fördert.

- Remote-Arbeit bis zu 5 Wochen pro Jahr ausserhalb der Schweiz, aber innerhalb Europas.

- Flexible Arbeitszeiten für eine ideale Balance zwischen Beruf und Privatleben.

- Team- und Firmen-Events, die den Zusammenhalt stärken.

- Grosszügige Pensionskassenbeteiligung: Wir übernehmen zwei Drittel der Vorsorgebeiträge, Dein Anteil beträgt ein Drittel.

last updated 40 week of 2026