Data Engineer (GCP)

Data Engineer - GCP Data Platform

Vertragsdauer: 6 Monate Vertrag, verlängerbar
Standort: Geneva / Hybrid (je nach Projektanforderungen)

Im Rahmen eines laufenden Enterprise Data Transformation Programms suchen wir einen erfahrenen Data Engineer zur Unterstützung beim Design, der Entwicklung und dem Betrieb einer modernen cloudbasierten Datenplattform auf der Google Cloud Platform (GCP).

Der Consultant wird eng mit Data-, Analytics- und Business-Teams zusammenarbeiten, um skalierbare und zuverlässige Datenlösungen zu liefern, die Advanced Analytics und datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen.

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Mission & Verantwortlichkeiten

• Design und Implementierung skalierbarer und robuster Datenarchitekturen auf der Google Cloud Platform, primär unter Nutzung von BigQuery und Cloud Composer (Airflow).
• Entwicklung und Wartung von ELT/ETL-Pipelines zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit, Wiederherstellbarkeit und Performance von Daten-Workflows.
• Erstellung von analysebereiten Datenmodellen unter Verwendung von dbt (Staging-, Warehouse- und Mart-Layer), einschliesslich Dokumentation, Testing und Best Practices.
• Implementierung und Wartung von CI/CD-Pipelines in GitLab zur Sicherstellung von Codequalität, automatisierten Deployments und Environment Promotion.
• Verwaltung von Infrastructure as Code (IaC) unter Verwendung von Terraform zur Bereitstellung und Wartung der Cloud-Infrastruktur, IAM-Konfigurationen und wiederholbaren Umgebungen.
• Entwicklung von Python-Komponenten bei Bedarf (Data Ingestion Jobs, Orchestration Utilities, Data Quality Checks, Automatisierungsskripte).
• Unterstützung des Produktionsbetriebs, einschliesslich Monitoring, Alerting, Incident Resolution sowie Kosten-/Performance-Optimierung.
• Zusammenarbeit mit Analytics Engineers, Data Analysts und Business-Stakeholdern, um analytische Anforderungen in skalierbare Datenprodukte zu übersetzen.

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Technisches Umfeld

Cloud Platform

• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery, IAM, Composer / Airflow

Data Transformation

• dbt Core, packages/macros, testing frameworks, documentation

DevOps / CI-CD

• GitLab (merge requests, branching strategy, CI pipelines, runners, secrets management)

Infrastructure

• Terraform (modules, environment management, state management)

Development

• Python (data pipelines, APIs, automation, testing)

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Erforderliche Fähigkeiten

• Fundierte Erfahrung in der Bereitstellung von Data-Engineering-Lösungen auf GCP, insbesondere mit BigQuery und verwandten Diensten.
• Exzellente SQL-Kenntnisse, einschliesslich Performance Tuning, Partitioning/Clustering-Strategien und Kostenoptimierung.
• Nachgewiesene praktische Erfahrung mit dbt, einschliesslich Projektstrukturierung, Macros, Testing, Dokumentation und Deployment-Praktiken.
• Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow / Cloud Composer (oder Alternativen wie Dagster oder Prefect).
• Erfahrung mit GitLab CI/CD und kollaborativer Entwicklung unter Verwendung von Git-Workflows (Code Reviews, Branching-Strategien, Releases).
• Praktische Erfahrung mit Terraform für die Bereitstellung der Infrastruktur und das Environment Management.
• Fundiertes Verständnis von IAM Best Practices in Cloud-Umgebungen (Least Privilege Access, Service Accounts, gruppenbasierte Berechtigungen).
• Versiertheit in Python für Data-Engineering-Anwendungsfälle (Clean Code Praktiken, Testing, API-Integration).
• Starke Produktionsmentalität, einschliesslich Observability, Zuverlässigkeit und grundlegender Sicherheitsprinzipien.

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Nice to Have

• Erfahrung mit Data Observability Tools (z.B. Monte Carlo) oder massgeschneiderten Monitoring-Frameworks.
• Vertrautheit mit Data Ingestion Plattformen wie Airbyte oder Fivetran.
• Erfahrung in der Arbeit in modernen Data-Platform-Umgebungen zur Unterstützung von Advanced Analytics oder AI-Initiativen.