Data Engineer (m/w/d) - Asset Management Infrastrukturanlagen

Darauf kannst du dich freuen.
Willkommen im agilen Release Train Technischer Betrieb der SBB Infrastruktur! Als hochqualifizierte:r Dateningenieur:in entwickelst und betreust du im Team RAMSI datenzentrierte Anwendungen, die den operativen Betrieb des Anlagemanagements entscheidend verbessern. Gemeinsam mit den Fachbereichen machen wir Daten aus Ausfällen, Zugverspätungen, Inventar, Wetter und IoT über verschiedene Kanäle nutzbar, um eine schnelle und präzise Problemlösung zu ermöglichen – RAMSI ist das Störungsgedächtnis der SBB-Infrastruktur. Mit deiner Erfahrung verstärkst du unser agiles Team und hilfst, RAMSI gemeinsam mittels innovativer Lösungen weiterzuentwickeln.

Benefits wie kostenloses GA, vergünstigtes Reisen im Ausland - auch für die Familie - findest du auf unserer Website unter Benefits. 

Das kannst du bewegen.

• In dieser spannenden Rolle baust du Datenpipelines auf, betreibst und entwickelst sie weiter auf der Enterprise Analytics Plattform der SBB, die Batch- und Streaming-Ansätze vereint.
• Unterschiedlichste Datenquellen integrierst du via APIs/Kafka und ermöglichst damit Analysen, Dashboards sowie vorausschauende Wartung.
• Datenprodukte und semantische Modelle gestaltest du auf Snowflake und Power BI.
• Du entwickelst RAMSI weiter – von der Webanwendung (Java Spring Boot/Angular) über Reports bis hin zu Dashboards für unsere Fachspezialist:innen.
• In enger Zusammenarbeit mit dem Business nimmst du Anforderungen auf und sorgst für nachhaltige Lösungen im Betrieb.
• Dein Wissen und deine Erfahrung teilst du im Team und trägst zur fachlichen Weiterentwicklung bei.

Das bringst du mit.

• Starke Kommunikationsfähigkeiten und Teamorientierung mit der Bereitschaft, gemeinsam mit unseren Fachspezialist:innen konkrete Lösungen zu erarbeiten und die fachliche Entwicklung anderer Dateningenieur:innen zu fördern.
• Agile, selbständige und lösungsorientierte Arbeitsweise mit ausgeprägter Verlässlichkeit und Bereitschaft, Verantwortung für die Qualität und Nachhaltigkeit technischer Lösungen zu übernehmen.
• Mehrjährige praktische Erfahrung im Entwurf, Aufbau, der Entwicklung und dem Betrieb cloudbasierter Datenplattformen mit modernem Data Stack (ETL/ELT, Data Warehouses, Streaming, Orchestrierung – z. B. Snowflake, DBT, Helm, Argo Workflows, Kafka).
• Fähigkeit, skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen zu entwerfen und Trade-offs zwischen Latenz, Konsistenz und Kosten kritisch zu beurteilen.
• Erfahrung in Datenmodellierung (Star-/Snowflake-Modelle) und Reporting mit Power BI, fortgeschrittene SQL-Kenntnisse sowie Kenntnisse zur Abfrageleistungsoptimierung.
• Software-Engineering-Fähigkeiten in Python, inklusive Tests, CI/CD, Packaging- und Deployment-Best-Practices.