Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Architektur und Implementierung moderner Datenplattformen auf Snowflake.
- Unternehmen: Werde Teil eines Snowflake Elite Partners mit starkem Rückhalt.
- Vorteile: Zertifizierungen, flexible Arbeitszeiten und ein modernes Büro in Zürich.
- Weitere Informationen: Wachse durch Netzwerke und baue unsere Snowflake-Community aktiv mit auf.
- Warum dieser Job: Arbeite an Projekten mit echtem Einfluss für namhafte Kunden in der DACH-Region.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Data Engineering und starke SQL/Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 117000 - 143000 CHF pro Jahr.
- Senior Data & AI Engineer – Snowflake (all genders)
- Effective Field
As a Technical Lead, you are responsible for the architecture and implementation of modern data platforms on Snowflake – from target architecture to productive operations.
Together with business and IT, you translate business requirements into robust technical solutions and establish Snowflake best practices in your teams.
You build scalable data pipelines with SQL, Python/Snowpark and dbt, using Streams, Tasks, Dynamic Tables and UDFs, and integrate source systems such as SAP, CRM and streaming data.
With Snowflake Cortex AI (e. g.
Cortex Search, Cortex Analyst, Agents), you implement Gen AI and ML use cases directly on the platform.
You ensure quality and cost efficiency through clean data modeling, governance with Snowflake Horizon, role and access concepts as well as performance and cost optimization.
You automate deployments with CI/CD and Infrastructure as Code (e. g.
Terraform) on AWS or Azure.
In sales/presales, you run workshops and Po Cs, estimate effort and help shape proposals.
You coach colleagues and actively build our Snowflake community in the DACH region.
- What distinguishes you
- Degree in Computer Science, Business Informatics, Data Science or a comparable qualification, and at least 6 years of experience in data engineering, ideally in consulting
- Several successfully delivered Snowflake projects in a key role, e. g. cross-departmental platforms or migrations from legacy systems (Oracle, Teradata, SAP BW)
- Deep understanding of Snowflake architecture (warehouse sizing, clustering, caching, query tuning, monitoring and cost optimization)
- Strong SQL and Python skills, experience with dbt and modern data modeling (e. g. star schema, Data Vault)
- Experience with data integration and orchestration of production pipelines (e. g. Airflow, Dagster, Fivetran or Openflow)
- Hands-on experience with at least one hyperscaler (AWS or Azure) as well as CI/CD and Ia C
- Experience with AI/ML use cases, ideally with Snowflake Cortex or Snowpark ML
- Structured, accountable way of working and the ability to explain complex topics clearly to both business and IT stakeholders
- Fluent in German and English
- Nice to have
- Snow Pro Certification (Core or Advanced)
- Experience with Coalesce, Apache Iceberg or Streamlit
- Experience with SAP BW transformations
- What you can expect
- Snowflake focus with strong backing: As a Snowflake Elite Partner, we offer you direct access to Snowflake, early access to new features and a growing internal Snowflake community.
- Certifications & learning: We cover the costs for your Snow Pro and cloud certifications.
- Projects with impact: You work on data and AI platforms for well-known customers in the DACH region – from strategy to go-live.
- Entrepreneurship as a core value: If you have an idea, you get the space and backing to realize it – from our internal accelerator to new service offerings.
- A team that has your back: Appreciation, short decision paths and colleagues who enjoy sharing their knowledge. We shape your path together with you.
- Flexible working: Flexible working hours, the option to work from home, and a modern, centrally located office in Zurich where we like to meet – to work, for team days and to celebrate.
- Growing through networks: Exchange with data & AI experts across the valantic group and within the Snowflake Elite Partner community, which you actively help shape.
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data & AI Engineer – Snowflake (all genders) 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) 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) 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.
