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mimi

Data Scientist / Architekt ETL Cloud Data Warehouses DWH Data Lakes (contract)

GHR Global Human Resources AG

Basel · Hybrid Senior Today

About the role

Position Overview

ID: A9087
Title: Data Scientist / Architekt ETL Cloud Data Warehouses DWH Data Lakes (contract)
Location: Basel

Details

  • Start date: Juli 2026
  • Duration: 12 Monate mit Option
  • Pensum: 60‑100%
  • Number of positions: 1
  • Industry: Dienstleistungsunternehmen
  • Possible contract types: Consultant / Temporary
  • Proposed hourly rate: You have to be logged in.
  • Date of creation: 4/4/2026
  • Deadline: 4/17/2026, 12:00 PM

Description

Kurzbeschreibung

Data Scientists mit Ausprägung in Datenarchitektur verfügen über vertiefte Kenntnisse im Aufbau und der Optimierung datengetriebener IT‑Infrastrukturen. Sie konzipieren und realisieren skalierbare Datenlandschaften wie Data Warehouses und Data Lakes, integrieren ETL/ELT‑Prozesse sowie Stream‑Processing‑Lösungen für Echtzeitanalysen und arbeiten mit hybriden Cloud‑Architekturen. Neben der technischen Umsetzung liegt ihr Fokus auf Data Governance, Datenqualität und Compliance. Sie stimmen sich eng mit Data Engineers und Architekten ab, um eine robuste, zukunftssichere Datenbasis für analytische und operative Anwendungen bereitzustellen.

Fachliche Aufgaben

  • Zusammenführen von strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen unterschiedlicher Formate aus unterschiedlichen Datenquellen
  • Aufbereiten zusammengeführter Daten für ihre Auswertung in Analyse‑Werkzeugen
  • Erkennen von relevanten Mustern in Daten
  • Analysieren von Zusammenhängen in Daten
  • Erstellen von Datenanalysen mit modernen Methoden des Data Mining und Machine Learning
  • Erstellen von Reports zu Datenanalysen
  • Entwickeln von komplexen Algorithmen (z.B. Clustering, lineare Regression, neuronale Netze, Entscheidungsbäume) für das Ermitteln von Ursache‑Wirkungs‑Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen
  • Anwenden komplexer Algorithmen für das Ermitteln von Ursache‑Wirkungs‑Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen
  • Realisieren von ICT‑Analyse‑Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Betreiben von ICT‑Analyse‑Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Weiterentwickeln von ICT‑Analyse‑Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Integrieren automatisierter Datenanalysen in ICT‑Prozesse
  • Erstellen von Daten-, Funktions- und/oder Objektmodellen
  • Implementieren von Schnittstellen zu Datenbanken und anderen Applikationen
  • Pflegen der Dokumentation von ICT‑Analyse‑Infrastrukturen und -Werkzeugen

Aufgaben mit sozialer Interaktion

  • Definieren von Anforderungen an Datenanalyse‑Systeme
  • Konzipieren von ICT‑Analyse‑Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Beraten bei der Durchführung von Auswertungen sowie bei der Optimierung von Datenanalysen
  • Mitgestalten einer unternehmensweiten Datenarchitektur

Anforderungen

  • Die Person verfügt über konkrete Erfahrungen in der Ausübung der gemäss Profilbeschreibung benötigten Kompetenzen. Diese Erfahrungen sind mittels aussagekräftigem Lebenslauf/CV zu belegen. Die Ausprägung zur Benotung richtet sich nach der Kompetenzstufe der Person. → Nachweis → Senior‑Expert = Erfahrung mehr als 10 Jahre / Expert = Erfahrung mehr als 8 Jahre / Senior = Erfahrung mehr als 5 Jahre
  • Die Person verfügt über ICT‑Kenntnisse aufgrund einer entsprechenden Ausbildung. → Zur Verifikation ist eine Kopie allfälliger Bestätigungen/Diplome beizulegen. Weitere Informationen gemäss Lebenslauf/CV. → Nachweis →
    • Note 5 = (Akademische) Abschlüsse in MINT‑ oder Informatik/ICT‑Studiengängen (Bachelor oder Master sowie HTL/HWV) an Universität, ETH oder Fachhochschule (FH).
    • Note 4 = Abschlüsse von Höheren Fachschulen (Diplom HF/HFP) im Bereich Informatik/ICT.
    • Note 3 = Ergänzende berufliche Weiterbildungen in Informatik/ICT, z. B. eidg. Fachausweis, DAS, NDS HF, MAS; vollständige CAS‑Programme (nicht einzelne CAS‑Zertifikate).
    • Note 2 = Grundausbildung in Informatik/ICT (z. B. EFZ, Lehre) oder einzelne CAS, Herstellerzertifizierungen und vergleichbare ICT‑Weiterbildungen.
    • Note 0 = keine nachweisbare Ausbildung im MINT‑Bereich

Wichtige Hinweise

  • Remote‑Regelung: vor Ort beim Kunden 40‑60 % / HomeOffice 40‑60 %, je nach Phase des Projektes
  • Es werden Betreibungs‑ und Strafregister‑Auszüge verlangt (wenn wohnhaft in Deutschland = SCHUFA‑Auskunft und polizeiliches Führungszeugnis notwendig)
  • Zusätzlich spezielle Regelung zu Remote‑Arbeit → diese ist nur erlaubt innerhalb der CH betreffend interner Regulatorien
  • Wohnsitz CH resp. gültige C‑Aufenthaltsbewilligung muss vorhanden sein bei der Offerteingabe
  • Personensicherheitsprüfung (PSP) wird verlangt

Languages

Oral Written Priority
German very good must
(other) (other) (other)

Skills

  • Data Scientist – must
  • Daten Architekt – must

Requirements

  • Die Person verfügt über konkrete Erfahrungen in der Ausübung der gemäss Profilbeschreibung benötigten Kompetenzen.
  • Die Person verfügt über ICT Kentnisse aufgrund einer entsprechenden Ausbildung.

Responsibilities

  • Zusammenführen von strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen unterschiedlicher Formate aus unterschiedlichen Datenquellen
  • Aufbereiten zusammengeführter Daten für ihre Auswertung in Analyse-Werkzeugen
  • Erkennen von relevanten Mustern in Daten
  • Analysieren von Zusammenhängen in Daten
  • Erstellen von Datenanalysen mit modernen Methoden des Data Mining und Machine Learning
  • Erstellen von Reports zu Datenanalysen
  • Entwickeln von komplexen Algorithmen (z.B. Clustering, lineare Regression, neuronale Netze, Entscheidungsbäume) für das Ermitteln von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen
  • Anwenden komplexer Algorithmen für das Ermitteln von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen
  • Realisieren von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Betreiben von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Weiterentwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Integrieren automatisierter Datenanalysen in ICT-Prozesse
  • Erstellen von Daten-, Funktions- und/oder Objektmodellen
  • Implementieren von Schnittstellen zu Datenbanken und anderen Applikationen
  • Pflegen der Dokumentation von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Definieren von Anforderungen an Datenanalyse-Systeme
  • Konzipieren von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Werkzeugen
  • Beraten bei der Durchführung von Auswertungen sowie bei der Optimierung von Datenanalysen
  • Mitgestalten einer unternehmensweiten Datenarchitektur

Skills

Data LakesData MiningData ScientistData WarehousesETLMachine LearningSQL

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