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mimi

Data Scientist / BI Engineering ETL HERMES (conract)

GHR Global Human Resources AG

Basel · Hybrid Senior Today

About the role

Job Overview

  • Job ID: A9084
  • Title: Data Scientist / BI Engineering ETL HERMES (conract)
  • Location: Basel
  • Start date: Juli 2026
  • Duration: 12 Monate mit Option
  • Pensum: 60‑100%
  • Number of positions: 1
  • Industry: Dienstleistungsunternehmen
  • Contract type: 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 BI-Engineering entwickeln und betreuen Business-Intelligence-Lösungen zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung. Sie konzipieren und implementieren Data-Warehouses und DataLakes, realisieren ETL/ELT-Prozesse zur Datenintegration und setzen Stream-Processing für Echtzeitanalysen um. Ihre Lösungen beinhalten interaktive Dashboards und Reporting-Tools, die in bestehende IT-Systeme integriert werden. Neben der technischen Umsetzung achten sie auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance und arbeiten eng mit Fachbereichen, Softwareentwicklern und Data Engineers zusammen, um Analyseprozesse und Datenflüsse kontinuierlich zu optimieren.

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 > 10 Jahre / Expert = Erfahrung > 8 Jahre / Senior = Erfahrung > 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
  • HERMES Zertifizierung

Remote‑Regelung & Weitere rechtliche Vorgaben

  • Remote‑Regelung → vor Ort beim Kunden 40‑60 % / Home‑Office 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 bei der Offerteingabe
  • Personensicherheitsprüfung (PSP) wird verlangt

Languages

Skill Level Priority
Oral (German) very good must
Written (German) very good must

Skills

  • Data Sientist – must (Note: original spelling retained)

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.
  • HERMES Zertifizierung

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 MiningData ScienceETLMachine LearningSQL

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