Verwandle Momente in Erinnerungen

Du siehst Daten nicht nur als technische Artefakte, sondern als Grundlage für fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum. Als Senior Data Warehouse Engineer übernimmst du Verantwortung für unsere zentrale Datenplattform und gestaltest aktiv die Weiterentwicklung unserer Data-Warehouse-Architektur.

Mit deinem technischen Tiefgang, deinem Qualitätsanspruch und deinem ganzheitlichen Blick auf Datenprozesse stellst du sicher, dass unsere Plattform stabil, performant und zukunftsfähig bleibt – und schaffst so die Basis für datengetriebenes Arbeiten im gesamten Unternehmen.

Warum ifolor?

Work-Life-Balance: Bei ifolor setzen wir auf Flexibilität. Unser hybrides Arbeitsmodell kombiniert das Beste aus beiden Welten: Drei Tage pro Woche sind wir gemeinsam im Büro – für die Kollaboration untereinander und den Teamspirit. An den übrigen Tagen entscheidest du, ob du vor Ort oder im Homeoffice arbeiten möchtest.
Finanzielle Benefits: Bei ifolor profitierst du von zahlreichen Zusatzleistungen: Wir übernehmen 100 % der Kosten für Unfallzusatzversicherung und Krankentaggeld, die Pensionskasse wird im fairen Verhältnis 60/40 finanziert. Dazu kommen teilfinanziertes Boostbar Essen, gratis Kaffee, kostenlose Parkplätze, ein Geburtstagsgutschein von Bontique, ifolor-Gutscheine sowie 100 % Lohn während des Mutterschaftsurlaubs.
Bildung & Entwicklung: Bei ifolor gestaltest du deinen Entwicklungsweg selbst. Ob fachlich oder persönlich, wir unterstützen dich dabei mit passenden Weiterbildungsangeboten, individueller Förderung und dem nötigen Freiraum, um deine Ziele zu erreichen.

Deine Rolle bei uns

Als Senior Data Warehouse Engineer übernimmst du die zentrale Verantwortung für Architektur, Betrieb und Weiterentwicklung unserer Datenplattform. Du definierst Standards, treibst technische Entscheidungen voran und stellst sicher, dass unsere Dateninfrastruktur stabil, skalierbar und effizient betrieben wird.

Data Warehouse & Plattform-Ownership: Verantwortung für Architektur, Stabilität und Weiterentwicklung des zentralen Data Warehouses sowie der gesamten vor- und nachgelagerten Datenprozesse.
Standards & Governance: Definition und Etablierung verbindlicher Plattformstandards (z.B. Namenskonventionen, Zugriffskontrollmodell, CI/CD-Pipelines, Monitoring & Alerting) sowie Sicherstellung deren Umsetzung.
Ingestion & Datenplattform: Entwicklung und Betrieb eines skalierbaren Ingestion-Frameworks mit wiederverwendbaren Komponenten, inkrementellen Ladeprozessen und einer zentralen Orchestrierungsschicht (z.B. TimeXtender).
Datenqualität & Zuverlässigkeit: Aufbau eines Data-Quality-Frameworks auf Plattformebene mit automatisierten Tests, SLA-Monitoring und klar definierten Eskalationsprozessen.
Performance & Enablement: Sicherstellung von Performance und Stabilität der ETL-Prozesse sowie Unterstützung der Domain Data Engineers als technischer Sparring-Partner.
Cloud & Kostenmanagement: Analyse und kontinuierliche Optimierung der Azure-Infrastruktur hinsichtlich Effizienz und Kosten.
Transformation & Weiterentwicklung: Aktive Mitwirkung an der Modernisierung der DWH-Plattform, von Architekturentscheidungen über Migrationsplanung bis hin zur Umsetzung.
Dokumentation & Wissenstransfer: Strukturierte Dokumentation von Architektur und Lösungsansätzen, Erstellung interner Schulungsunterlagen sowie zentrale Ansprechperson für technische Themen innerhalb der IT.

Was du mitbringst

Du vereinst tiefes technisches Know-how mit einer strukturierten und lösungsorientierten Arbeitsweise. Mit deiner Erfahrung im Data Engineering übernimmst du Verantwortung für komplexe Plattformthemen, denkst Architektur ganzheitlich und setzt nachhaltige, skalierbare Lösungen um.

Erfahrung & Know-how: Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering (mind. 5 Jahre), idealerweise ergänzt durch Verantwortung in einer Senior- oder Plattform-Rolle.
Cloud & Architektur: Tiefgehende Expertise im Cloud Data Warehousing, insbesondere im Azure-Umfeld, inklusive Performance-Optimierung, Partitionierung und Kostenmanagement.
Technologie & Datenmodellierung: Fundierte Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung in grossskaliger Datenmodellierung.
ETL & Datenprozesse: Praxis im Aufbau und Betrieb von ETL-Prozessen, von Modellierung über Testing bis hin zur Integration in CI/CD-Pipelines.
Tools & Orchestrierung: Sicherer Umgang mit Orchestrierungstools wie TimeXtender oder vergleichbaren Lösungen im grösseren Umfeld.
Dokumentation & Kommunikation: Klare und strukturierte Dokumentation von Architekturentscheidungen sowie die Fähigkeit, technische Inhalte verständlich an unterschiedliche Stakeholder zu vermitteln.
Sprachen: Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Zertifizierungen : Idealerweise vorhandene Azure-Zertifizierungen.

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