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Junior Data Engineer (a) – Neuenburg | JobRevolt

Über den Job

Hilo by Aktiia redefiniert die Blutdruckmessung durch KI-gesteuerte optische Technologie, basierend auf über 20 Jahren Forschung am Swiss Center for Electronics and Microtechnology (CSEM). Die Lösung kombiniert ein Wearable (Hilo), eine Mobile App und eine Cloud-Plattform für Healthcare Professionals. Mit über 200'000 Nutzern, mehr als $120M Funding und einem CE-zertifizierten Medizinprodukt skaliert Aktiia seine Data Capabilities und sucht einen Junior Data Engineer, der eine Databricks-basierte Medallion Lakehouse von einem R&D/Core Tech Setup zu einer unternehmensweiten Datenplattform ausbaut.

Aufgaben

Data Ingestion & Lakehouse Development: Design, Aufbau und Wartung von Data-Ingestion- und Processing-Pipelines innerhalb der Databricks-hosted Medallion Lakehouse, unter Senior-Guidance mit schrittweise wachsender Ownership
Clinical & Legacy Data Integration: Aktive Rolle bei Ingestion, Zentralisierung und Dokumentation klinischer Daten aus EDC-Plattformen wie Castor und RedCap, Datenbanken, Standalone-Archiven und weiteren historisch gewachsenen Quellen
Data Exploration & Practical Data Archaeology: Hands-on Arbeit mit unbekannten und teils unsauberen Datensätzen, Identifikation von Strukturen und Inkonsistenzen, Umwandlung unstrukturierter Situationen in verlässliche Data Assets
Pipeline Development & Preprocessing: Aufbau von Preprocessing- und ETL/ELT-Pipelines, die saubere, strukturierte und model-ready Datasets für Algorithm Development, Core Tech, Machine Learning und Data Science bereitstellen
Data Quality, Validation & Documentation: Definition und Anwendung praktischer Standards für Data Quality, Validation, Traceability und Dokumentation — besonders für sensitive und klinisch relevante Datensätze
Observability & Engineering Practices: Implementierung von Logging, Validation Checks, Alerting und Basic Observability für neue Pipelines; Mitwirkung an gemeinsamen Codebase-Praktiken wie Git, Code Reviews, CI/CD und Testing
Platform Scaling & Collaboration: Unterstützung der Weiterentwicklung des Lakehouse von ausgewählten Use Cases hin zu einer unternehmensweiten Dateninfrastruktur, in enger Zusammenarbeit mit dem Senior Data Engineer, ML Engineers, Data Scientists und cross-funktionalen Stakeholdern

Profil

Academic Background: Bachelor-Abschluss oder höher in Computer Science, Data Engineering, Data Science, Software Engineering oder einem verwandten technischen Bereich
Professional Expertise: Mindestens 1+ Jahr praktische Post-Study-Erfahrung in Data Engineering, Data Infrastructure, Data Ingestion oder einer ähnlichen hands-on technischen Rolle; erste Erfahrung mit realen Data Pipelines, produktionsorientierten Data Workflows oder kollaborativen Data-Plattformen
Technical Experience: Solide Hands-on-Erfahrung mit Python und SQL sowie praktische Erfahrung mit Databricks; vertraut mit Cloud-Umgebungen, idealerweise AWS; Verständnis der Grundlagen von ETL/ELT Pipeline Design, Data Ingestion Patterns und Data Modelling; Erfahrung mit Shared Codebases via Git, Code Reviews, CI/CD oder Testing; Erfahrung mit Spark, Delta Lake oder Parquet ist ein starkes Plus
Industry Fit: Idealerweise Erfahrung in Start-up, Scale-up oder technisch anspruchsvollem Umfeld mit hands-on Arbeit über die gesamte Data Pipeline; Exposure zu regulierten oder datensensitiven Industrien wie MedTech, Pharma, FinTech oder Healthcare ist ein Plus, insbesondere im Bereich Data Quality, Validation und Documentation
Language Skills: Englisch auf hohem Niveau ist ein Muss; Französisch ist von Vorteil
Personality: Neugieriger, pragmatischer und hands-on Problem-Solver mit Freude daran, Struktur in komplexe Datenumgebungen zu bringen; selbstständige Arbeitsweise, stellt die richtigen Fragen

Junior Data Engineer (a)

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