Google Cloud Platform - Junior Data Engineer (m/w/d) 80-100%, Basel

Data Ingestion & Integration

• Du unterstützt bei der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und arbeitest an zuverlässigen ELT-/ETL-Prozessen für Web-, Marketing-, CRM-, ERP- und weitere Unternehmensdaten.

• Du analysierst Fehler in Datenpipelines und entwickelst dich abhängig von deinen Vorkenntnissen in Themen wie Python, APIs, Cloud Functions oder Adverity weiter.

Data Transformation, Quality & Serving

• Du transformierst und modellierst Daten mit SQL in Google BigQuery und entwickelst Datenmodelle mit Dataform oder vergleichbaren Frameworks wie dbt.

• Du setzt fachliche Logiken, KPIs und Aggregationen um und achtest auf verständliche, performante und kostenbewusste Lösungen.

• Du stellst die Datenqualität durch Tests, Monitoring und Plausibilitätsprüfungen sicher und dokumentierst deine Lösungen nachvollziehbar.

• Du hältst vereinbarte Standards zu Qualität, Datenschutz und Informationssicherheit ein.
  Du stellst aufbereitete Daten über Views, Tabellen, Snapshots oder Exporte für Analyse, Reporting und Aktivierung bereit.

• Je nach Interesse und Kompetenzen unterstützt du auch bei der Visualisierung in Tableau oder Power BI sowie bei der Aktivierung von Marketing- und Kundendaten.

Zusammenarbeit & Kundenprojekt

• Du arbeitest gemeinsam mit erfahrenen Data Engineers, BI-Entwickler und Projektmanager*innen an konkreten Kundenprojekten.

• Du übernimmst klar definierte Arbeitspakete zunehmend selbständig und kommunizierst Fortschritt, Abhängigkeiten, Blocker und offene Fragen frühzeitig.

• Du arbeitest professionell und dienstleistungsorientiert mit Kund*innen und internen Fachpersonen zusammen.

• Du entwickelst dich mittelfristig auch im Beratungs- und Kundenkontext weiter – von der Aufnahme von Anforderungen bis zur Erklärung technischer Lösungen und Präsentation von Ergebnissen.

• Reviews, Pairing und fachlicher Austausch helfen dir, deine Lösungen und Arbeitsweise kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Must-haves

• Mindestens sechs Monate praktische Erfahrung im Data Engineering – beispielsweise aus einer ersten beruflichen Funktion, einem Praktikum, einem Traineeship oder vergleichbaren Projekten

• Gute SQL-Kenntnisse und erste praktische Erfahrung mit Google BigQuery oder einem vergleichbaren Cloud Data Warehouse

• Grundlegende praktische Erfahrung in der Datenmodellierung

• Idealerweise erste Erfahrung mit Dataform, dbt oder einem vergleichbaren Transformations- und Modellierungsframework

• Verständnis grundlegender Modellierungs- und Architekturkonzepte wie Star Schemas und Medallion Architecture

• Erfahrung mit Git und versionierten Entwicklungsprozessen
  Grundkenntnisse im Bereich Cloud-Infrastruktur und Interesse an der Arbeit mit der Google Cloud Platform

• Analytisches Denken sowie eine strukturierte, sorgfältige und pragmatische Arbeitsweise
  Hoher Qualitätsanspruch und die Fähigkeit, klar definierte Aufgaben selbständig umzusetzen

• Bereitschaft, Fragen frühzeitig zu stellen, Feedback aufzunehmen und Verantwortung schrittweise auszubauen

• Interesse daran, dich mittelfristig auch in Richtung Beratung und Kundenkontakt weiterzuentwickeln

• Sehr gutes Deutsch und gutes Englisch

Nice-to-haves

• Erste Berührungspunkte mit GCP-Diensten wie Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Run, Scheduler, IAM oder Monitoring

• Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung und Automatisierung
  Grundkenntnisse im Umgang mit APIs, JSON und strukturierten Dateien

• Erfahrung mit Daten aus Digital Marketing, Web Analytics, CRM, ERP oder anderen betrieblichen Systemen

• Verständnis für event- und sessionbasierte Datenstrukturen, beispielsweise aus GA4 oder Adobe Analytics

• Erfahrung mit Sprint- oder Scrum-basierten Arbeitsweisen und projektorientierter Zusammenarbeit

• Erste Erfahrung mit Jira oder vergleichbaren Tools zur Aufgaben- und Projektplanung
  Kenntnisse in Tableau, Power BI oder Looker Studio

• Ausbildung oder Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einem verwandten Bereich – oder vergleichbare praktische Erfahrung

• Begleiteter Einstieg: Du arbeitest eng mit erfahrenen Data Engineers und Consultants zusammen und erhältst regelmässiges fachliches Feedback.

• Strukturiertes Onboarding: Du startest mit einem systematischen Einarbeitungsplan und wirst schrittweise an unsere Technologien, Standards und Kundenprojekte herangeführt.

• Gezielte Karriereentwicklung: Ein klares Kompetenzmodell zeigt dir, welche Fähigkeiten du weiterentwickeln kannst und was für deinen nächsten Karriereschritt erwartet wird.

• Regelmässige Entwicklungsgespräche: Persönliche Standortbestimmungen und konkrete Entwicklungsziele gehören bei uns dazu.
  Hybrides Arbeiten: Du kombinierst Homeoffice, Büro und Einsätze bei Kund*innen flexibel nach Bedarf.

• Fünf Wochen Ferien: Plus ein Jahresarbeitszeitmodell, das dir echte zeitliche Flexibilität ermöglicht.

• Inspirierendes Team: Interdisziplinär, offen und herzlich – mit hoher Fachkompetenz, Humor und viel Teamspirit.

• Abwechslungsreiche Projekte: Du arbeitest mit führenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen und lernst vielfältige Daten-, System- und Kundenkontexte kennen.

• Aktive Mitgestaltung: Du kannst deine Ideen in unsere Methoden, Tools, Standards und Unternehmenskultur einbringen