Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Architektur und Umsetzung moderner Datenplattformen auf Snowflake.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Data & AI in Zürich.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Weiterbildung und direkte Unterstützung für Zertifizierungen.
- Weitere Informationen: Wachse in einer unterstützenden Community von Data- und AI-Experten.
- Warum dieser Job: Gestalte spannende Projekte mit namhaften Kunden und setze innovative Ideen um.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Data Engineering und tiefes Verständnis der Snowflake-Architektur.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 85500 - 104500 CHF pro Jahr.
Zürich Snowflake Berufserfahrene
Dein Wirkungsfeld
- Als Technical Lead verantwortest du Architektur und Umsetzung moderner Datenplattformen auf Snowflake – von der Zielarchitektur bis zum produktiven Betrieb.
- Gemeinsam mit Fachbereich und IT übersetzt du Business-Anforderungen in tragfähige technische Lösungen und gibst deinen Teams Snowflake-Best-Practices mit.
- Du baust skalierbare Data Pipelines mit SQL, Python/Snowpark und dbt, nutzt u. a. Streams, Tasks, Dynamic Tables und UDFs und bindest Quellsysteme wie SAP, CRM oder Streaming-Daten an.
- Mit Snowflake Cortex AI (z.B. Cortex Search, Cortex Analyst, Agents) setzt du GenAI- und ML-Use-Cases direkt in der Plattform um.
- Du sorgst für Qualität und Kosteneffizienz durch saubere Datenmodellierung, Governance mit Snowflake Horizon, Rollen- und Zugriffskonzepte sowie Performance- und Kostenoptimierung.
- Deployments automatisierst du mit CI/CD und Infrastructure as Code (z.B. Terraform) auf AWS oder Azure.
- Im Sales/Presales führst du Workshops und PoCs durch und gestaltest Angebote mit.
- Zudem coachst du Kolleg:innen und baust unsere Snowflake-Community in der DACH-Region mit auf.
Was Dich auszeichnet
- Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder vergleichbare Qualifikation sowie mind. 6 Jahre Erfahrung im Data Engineering, idealerweise in der Beratung.
- Mehrere erfolgreich umgesetzte Snowflake-Projekte in tragender Rolle, z.B. Plattformen über Fachbereiche hinweg oder Migrationen aus Altsystemen (Oracle, Teradata, SAP BW).
- Tiefes Verständnis der Snowflake-Architektur (Warehouse-Sizing, Clustering, Caching, Query-Tuning, Monitoring & Kostenoptimierung).
- Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse, Erfahrung mit dbt und moderner Datenmodellierung (z.B. Star Schema, Data Vault).
- Erfahrung mit Datenintegration und Orchestrierung produktiver Pipelines (z.B. Airflow, Dagster, Fivetran oder Openflow).
- Praxis mit mindestens einem Hyperscaler (AWS oder Azure) sowie CI/CD und IaC.
- Erfahrung mit AI/ML-Use-Cases, idealerweise mit Snowflake Cortex oder Snowpark ML.
- Strukturierte, verantwortungsbewusste Arbeitsweise und die Fähigkeit, komplexe Themen verständlich für Fachbereich und IT zu erklären.
- Fliessende Deutsch- und Englischkenntnisse.
Von Vorteil
- SnowPro Certification (Core oder Advanced).
- Erfahrung mit Coalesce, Apache Iceberg oder Streamlit.
- Erfahrung mit SAP BW Transformationen.
Darauf kannst Du Dich freuen
- Snowflake-Fokus mit Rückendeckung: Als Snowflake-Elite-Partner bieten wir dir direkten Draht zu Snowflake, frühen Zugang zu neuen Features und eine wachsende interne Snowflake-Community.
- Zertifizierungen & Weiterbildung: Wir übernehmen die Kosten für SnowPro- und Cloud-Zertifizierungen.
- Projekte mit Wirkung: Data- und AI-Plattformen für namhafte Kunden in der DACH-Region – von der Strategie bis zum Go-live.
- Unternehmertum als Core Value: Hast du eine Idee, bekommst du Raum und Rückhalt, sie umzusetzen – vom internen Accelerator bis zum neuen Service-Angebot.
- Ein Team, das hinter dir steht: Wertschätzung, kurze Wege und Kolleg:innen, die ihr Wissen gerne teilen. Deinen Weg gestalten wir gemeinsam.
- Flexibles Arbeiten: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeit und ein modernes, zentral gelegenes Büro in Zürich, in dem wir uns gerne treffen – zum Arbeiten, für Team-Days oder zum Feiern.
- Vernetzt wachsen: Austausch mit Data- & AI-Expert:innen der valantic-Gruppe und in der Community der Snowflake-Elite-Partner, die du aktiv mitprägst.
Senior Data & AI Engineer - Snowflake (all genders) in Zürich Arbeitgeber: valantic
Valantic in St. Gallen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und Kreativität setzt. Als Senior Frontend Engineer profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten, kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, an spannenden Projekten mit führenden Unternehmen zu arbeiten. Die offene Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und unterstützt deine persönliche sowie berufliche Entwicklung.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data & AI Engineer - Snowflake (all genders) in Zürich erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie valantic
Gehe auf die Karriere-Seite von valantic und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data & AI Engineer - Snowflake (all genders) in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei valantic suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei valantic arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei valantic vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen valantic zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
