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Junior Data Engineer – Neuenburg | JobRevolt

Über den Job

Hilo by Aktiia definiert Blutdruckmessung neu durch KI-gestützte 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 cloudbasierte Plattform für Gesundheitsfachpersonen. Mit über 200'000 Nutzern, mehr als $120M Funding und einem CE-zertifizierten Medizinprodukt skaliert Aktiia seine Datenkapazitäten und sucht einen Junior Data Engineer, um das Databricks-basierte Medallion Lakehouse von einem R&D/Core Tech Setup zu einer unternehmensweiten Datenplattform auszubauen.

Aufgaben

Data Ingestion & Lakehouse Development: Design, Bau und Wartung von Data-Ingestion- und Processing-Pipelines im Databricks-hosted Medallion Lakehouse, unter Senior-Guidance mit schrittweise mehr 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 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 Datenassets
Pipeline Development & Preprocessing: Aufbau von Preprocessing- und ETL/ELT-Pipelines mit sauberen, strukturierten, model-ready Datasets für Algorithm Development, Core Tech, Machine Learning und Data Science Teams
Data Quality, Validation & Documentation: Definition und Anwendung praktischer Standards für Datenqualität, Validierung, Traceability und Dokumentation, insbesondere für sensitive und klinisch relevante Datensätze
Observability & Engineering Practices: Implementierung von Logging, Validation Checks, Alerting und Basis-Observability für neue Pipelines, Beitrag zu geteilten Codebase-Praktiken wie Git, Code Reviews, CI/CD und Testing
Platform Scaling & Collaboration: Unterstützung der Evolution des Lakehouses von ausgewählten technischen Use Cases zu einer unternehmensweiten Dateninfrastruktur, enge Zusammenarbeit mit Senior Data Engineer, ML Engineers, Data Scientists und cross-funktionalen Stakeholdern

Profil

Bachelor-Abschluss oder höher in Computer Science, Data Engineering, Data Science, Software Engineering oder verwandtem technischen Bereich
Mindestens 1+ Jahr praktische Post-Study-Erfahrung in Data Engineering, Data Infrastructure, Data Ingestion oder ähnlicher hands-on technischer Rolle; bereits Arbeit mit echten Data Pipelines, produktionsorientierten Data Workflows oder kollaborativen Datenplattformen
Solide hands-on Erfahrung mit SQL und praktische Erfahrung mit Databricks
Vertraut mit Cloud-Umgebungen, idealerweise AWS
Verständnis der Basics von ETL/ELT-Pipeline-Design, Data Ingestion Patterns und Data Modelling
Erfahrung mit geteilten Codebases über Git, Code Reviews, CI/CD oder Testing Practices
Erfahrung mit Spark, Delta Lake oder Parquet ist ein starkes Plus
Idealerweise Erfahrung in Start-up, Scale-up oder technisch anspruchsvollem Umfeld mit hands-on Arbeit über die Data Pipeline hinweg
Exposure zu regulierten oder datensensitiven Industrien wie MedTech, Pharma, FinTech oder Healthcare ist ein Plus, insbesondere bei Data Quality, Validation und Dokumentation
Englisch auf hochprofessionellem Niveau ist ein Muss; Französisch ist von Vorteil
Neugierig, pragmatisch, hands-on Problem-Solver; bringt gerne Struktur in komplexe Datenumgebungen
Arbeitet unabhängig, stellt die richtigen Fragen, gut organisiert, kollaboriert offen mit Data Engineering, Data Science, ML, Algorithm, Core Tech und Product Stakeholdern

Rahmenbedingungen

Wohnhaft in der Schweiz
Hybrid-Setup mit einem Tag pro Woche regelmässiger Präsenz in Neuchâtel
Zusammenarbeit mit und direktes Lernen von einem erfahrenen Senior Data Engineer

Junior Data Engineer

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Skills

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