Ingénieur de données

SIX Group AG
Zurich, CH Aujourd'hui CDI Banques

SIX Group AG ouvre un poste de Ingénieur de données a Zurich, CH.

SIX conduit la transformation des marchés financiers.

Ce qui nous distingue nous propulse en avant : entre racines locales et portée mondiale, nous sommes un mélange unique de tradition et d'avenir, de fondation et de croissance. Nous valorisons les esprits brillants et les inspirons à grandir avec leurs idées. Venez façonner l'avenir de la finance avec nous.

Ingénieur de données

Zurich

|

télétravail possible jusqu'à 40%

| Référence

8102

SIX recrute un ingénieur plateforme de données pour travailler sur la plateforme de données de l'entreprise. Dans ce rôle, vous ferez partie d'une équipe interfonctionnelle responsable à la fois de la conception et de la mise en œuvre d'une plateforme fiable pour l'analytique et la science des données, ainsi que du conseil aux clients internes qui utilisent la plateforme à travers l'organisation.

Ce que vous ferez

Faire partie d'une équipe internationale qui conçoit et maintient une plateforme mature de science des données native cloud, servant actuellement plus de 14 équipes analytiques internes et plus de 600 utilisateurs.

Collaborer étroitement avec les parties prenantes clés des équipes métier de science des données et des équipes d'ingénierie des données IT pour les habiliter sur la plateforme. Identifier de nouveaux besoins, analyser l'adéquation de la plateforme, proposer les meilleures pratiques et solutions existantes via des démonstrations...

Agir en tant qu'ingénieur de données opérationnel pour intégrer de nouveaux cas d'utilisation et optimiser les existants, construire des pipelines ETL prêts pour la production, des cas d'utilisation ML/IA et des solutions de reporting.

Mettre en œuvre de nouveaux composants d'infrastructure avec Infrastructure as Code (IaC), ainsi que créer des modèles pour assurer les meilleures pratiques et la standardisation parmi les équipes analytiques.

Ce que vous apportez

Plus de 4 ans d'expérience pratique dans la construction de pipelines de données en production, modélisation de données et outils BI dans le cloud.

Expérience avec l'architecture Lakehouse, de préférence Databricks, avec une solide connaissance de Spark et des formats Open Table (Delta et/ou Iceberg).

Maîtrise de Python (PySpark) et SQL avec une bonne compréhension des concepts de développement logiciel et d'automatisation comme CI/CD pour construire des pipelines de données et ML en production (DataOps/MLOps).

Connaissances de base des services fondamentaux cloud (IAM, réseau, stockage...), gestion des coûts cloud (FinOps) ainsi que des outils pour gérer l'infrastructure cloud avec IaC (Terraform/OpenTofu, Pulumi, scripts bash...) sur Microsoft Azure (notre principal fournisseur de services cloud) et/ou Amazon Web Services, Google Cloud Platform.

Esprit de croissance et attitude très proactive pour l'apprentissage et le développement continus.

Bonnes compétences en présentation et communication. Maîtrise de l'anglais écrit et parlé.

Nous valorisons la diversité et l'enrichissement qu'elle apporte à notre entreprise. Nous attendons avec impatience toutes les candidatures, quel que soit le parcours personnel.

Si vous avez des questions,

consultez notre

page FAQ

ou appelez

Mateusz Kozielec

au

+41583998611

.

Pour ce poste, nous n'acceptons que les candidatures directes.

La diversité est importante pour nous. Par conséquent, nous attendons des candidatures indépendamment de tout parcours personnel.

Rejoignez SIX Group AG et donnez un nouvel elan a votre carriere.

Quel est le salaire pour ce poste en Suisse ?

Cliquez sur le bouton « Postuler maintenant » pour accéder directement au formulaire de recrutement. Préparez votre CV à jour avant de commencer.
Le salaire varie selon l'expérience et le canton. Utilisez notre simulateur de salaire pour une estimation personnalisée.
Les types de contrats sont précisés dans la description. Les CDI sont la norme en Suisse.
En Suisse, les processus de recrutement durent généralement 2 à 6 semaines selon les entreprises.

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