Data & AI Platform Engineer (all) 60 - 100%
Platform engineer in Finnova's internal IT, building and running the data & AI foundation for internal GenAI initiatives: data lake/Lakehouse on Microsoft Fabric, ETL/ELT pipelines to core systems (Abacus ERP, M365, HR/ITSM), APIs, and GenAI components like RAG on Azure OpenAI, moving prototypes into monitored production.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Lenzburg, Switzerland
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Devops
- Posted
Skills
Must have
- Degree in computer science, business informatics, data engineering or comparable practical experience
- 2-5 years experience in system/data engineering, BI, integration or software development
- Solid SQL and relational database knowledge (SQL Server / Azure SQL), data modeling basics
- Experience with REST APIs, JSON and auth methods like OAuth/Entra ID
- Understanding of LLMs, embeddings, RAG and AI agents
- Initial experience with Git, CI/CD or Infrastructure as Code (Azure DevOps, Bicep/Terraform)
- Structured, quality-conscious working style and ability to explain technical topics clearly
- Good German (C1) and English (B2) skills
Nice to have
- First implemented AI/GenAI solutions
- Knowledge of Abacus ERP, Power Platform (Power Automate, Logic Apps) or data governance tools like Microsoft Purview
Full description
Willst du die technische Basis dafür bauen, dass AI im Unternehmen wirklich funktioniert?
Mit unserer Initiative AI for Operational Excellence wollen wir AI gezielt dort einsetzen, wo sie unsere tägliche Arbeit einfacher, effizienter und wirkungsvoller macht. Im Fokus stehen unsere Unterstützungsprozesse, beispielsweise in HR, Finance, GRC, Marketing & Communications, Interner IT und Logistics.
Unser AI Solution Engineer findet mit den Fachbereichen die passenden Use Cases. Du sorgst dafür, dass daraus stabile, sichere und skalierbare Lösungen werden. In der Internen IT baust du die technische Grundlage mit auf und entwickelst sie weiter: Datenanbindung, Data Lake, BI, APIs und AI-Services. Du arbeitest eng mit dem AI Solution Engineer zusammen und bringst Lösungen vom Prototyp in den sicheren, überwachten Betrieb.
Du bist hands-on, denkst in Datenflüssen und Architekturen und baust gern Dinge, die auch nach dem Go-live zuverlässig laufen.
Data & AI Platform Engineer (all) 60 - 100%
Du begeisterst dich für...
- den Auf- und Ausbau unserer Datenbasis für AI- und BI-Anwendungen, von Data Lake bzw. Lakehouse, beispielsweise mit Microsoft Fabric/OneLake, über Datenbanken bis zu Datenmodellen.
- die Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines und Schnittstellen zu unseren Kernsystemen wie Abacus ERP, M365/SharePoint, ITSM- und HR-Systemen, damit Daten in der benötigten Qualität, Aktualität und Struktur verfügbar sind.
- die Entwicklung und den Betrieb von APIs und Konnektoren, über die AI-Lösungen, Copilots und Agents sicher auf Daten und Anwendungen zugreifen.
- die Umsetzung technischer Bausteine für GenAI-Lösungen, beispielsweise RAG-Pipelines, Vektorsuche, Modell-Konfiguration und Agent-Tools in Azure AI Foundry, Azure OpenAI und Copilot Studio.
- den Aufbau und die Weiterentwicklung semantischer Modelle, Power-BI-Lösungen und AI-gestützter Management Reportings.
- die Überführung von Prototypen in den produktiven Einsatz gemeinsam mit unserem AI Solution Engineer, inklusive Deployment, CI/CD, Monitoring, Logging, Kostenkontrolle und Evaluation von AI-Ergebnissen.
- die Verankerung von Berechtigungskonzepten, Datenklassifizierung, Datenschutz und Informationssicherheit in jeder Lösung, gemeinsam mit der Enterprise Architektur, Security und AI Governance.
Du begeisterst uns...
- mit einem Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering oder einem verwandten Fach beziehungsweise vergleichbarer praktischer Erfahrung
- mit 2-5 Jahren Berufserfahrung in System / Data Engineering, BI, Integration oder Softwareentwicklung; erste umgesetzte AI- bzw. GenAI-Lösungen sind ein grosses Plus
- mit soliden Kenntnissen in SQL und relationalen Datenbanken, beispielsweise SQL Server oder Azure SQL, sowie Grundlagen der Datenmodellierung und deiner Erfahrung mit REST-APIs, JSON und gängigen Authentifizierungsverfahren wie OAuth/Entra ID