Graph Data Engineer (w/m/d)

Description du poste Graph Data Engineer (w/m/d) à Bern, CH

<div> <div> <h1>
Graph Data Engineer (w/m/d)</h1> <p> <strong>
Data Science &amp;
Analytics&nbsp;/&nbsp;
Bern</strong>&nbsp;<strong> /&nbsp;
Berufserfahrene</strong>&nbsp;<strong> /&nbsp;
Unbefristet<strong> </strong>/ 80% - 100%</strong> <br>​</p> <div> <div style="padding:10px 0px;border:1px solid transparent;"> <div style="font-size:22px;"> <h2 style="font-size:1em;margin:0px;">
Das erwartet dich</h2> </div> <div> <p>
Der erfolgreiche Einsatz von KI und analytischen Verfahren beruht auf qualitativ hochwertigen und gut verfügbaren Daten.
In der Mobiliar investieren wir gezielt in unsere Datengrundlage und entwickeln Datenprodukte nach dem Data-Mesh-Prinzip.</p> <p>
In dieser Rolle arbeitest du an der technischen Grundlage, auf der datengetriebene Produkte und KI-Lösungen entstehen – mit besonderem Fokus auf den Aufbau eines Knowledge Graphs zur Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch.
Du bist Teil eines interdisziplinären Teams und gestaltest die Plattform und Datenarchitektur aktiv mit.</p> </div> </div> <div style="padding:10px 0px;border:1px solid transparent;"> <div style="font-size:22px;"> <h2 style="font-size:1em;margin:0px;">
Das bewirkst du bei uns</h2> </div> <div> <p>
Du entwickelst und betreibst robuste, cloudbasierte Data-Engineering-Lösungen auf unserer Databricks-Plattform und stellst sicher, dass Datenprodukte aus verschiedenen Domänen zuverlässig, effizient und nachvollziehbar bereitgestellt und genutzt werden können.
Dabei arbeitest du eng mit Domain-Teams zusammen, um fachliche Anforderungen in skalierbare Datenpipelines und performante Datenmodelle zu übersetzen.</p> <p>
Ein Schwerpunkt deiner Arbeit liegt auf dem Aufbau und der Weiterentwicklung eines Knowledge Graphs zur Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch (Fraud).
Du verknüpfst bestehende Datenprodukte in einem Graphmodell, definierst Entitäten, Relationen und Metadaten und ermöglichst so neue analytische Erkenntnisse – von der Verbesserung der Datenqualität über die Anomalieerkennung bis hin zur graphbasierten Analyse komplexer Betrugsmuster.
Du entwickelst Graph-Datenmodelle, ELT-Prozesse und Schnittstellen, damit der Knowledge Graph in Fachapplikationen und analytischen Workflows von unseren Fachexpert:innen genutzt werden kann.
Damit legst du die Grundlage, um neben klassischen regelbasierten Analysen künftig auch KI- und Machine-Learning-Verfahren direkt auf dem Graphen anzuwenden.</p> <p>
Mit deinem Know-how leistest du einen aktiven Beitrag zum Aufbau dieser zukunftsweisenden Technologie und zur Weiterentwicklung unserer Data-Engineering- und Datenarchitektur-Landschaft.
Du bringst dich in die kontinuierliche Verbesserung von Architektur, Tools und Arbeitsweisen ein und arbeitest eng mit verschiedenen Fach- und IT-Bereichen zusammen.</p> </div> </div> <div style="padding:10px 0px;border:1px solid transparent;"> <div style="font-size:22px;"> <h2 style="font-size:1em;margin:0px;">
Das bringst du mit</h2> </div> <div> <ul> <li>
Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) in Informatik, Data Science oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet</li> <li>
Mehrjährige praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Engineering-Lösungen in der Cloud, idealerweise auf Databricks oder vergleichbaren Lakehouse-Plattformen</li> <li>
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, pyspark sowie sicherer Umgang mit Git</li> <li>
Fundierte Erfahrung mit Datenmodellierung, ELT-Prozessen und dem Betrieb von produktiven Datenpipelines</li> <li>
Erfahrung im Knowledge Engineering z.
B. mit OWL und Kenntnisse im Umgang mit Graphdatenbanken z.
B.
RDF/SPARQL, Property Graphs</li> <li>
Qualitätsorientierte und strukturierte Arbeitsweise entlang moderner Data-Engineering- und Dev
Ops-Prinzipien (z.
B. automatisiertes Testen, Monitoring und CI/CD für Datenpipelines)</li> <li>
Teamorientierte, lösungsorientierte Persönlichkeit mit Neugier für neue Daten- und Graphtechnologien</li> <li>
Freude daran, Wissen zu teilen und andere für Data Engineering und Knowledge Graphs zu begeistern</li> <li>
Fliessendes Deutsch sowie gute Englischkenntnisse, Französisch von Vorteil</li> </ul> </div> </div> <div style="padding:10px 0px;border:1px solid transparent;"> <div style="font-size:22px;"> <h2 style="font-size:1em;margin:0px;">
Bei uns arbeiten</h2> </div> <div> <p>
Dich erwartet ein moderner Daten- &amp;
Analytics-Bereich, der die Entwicklung und Skalierung datenbasierter Lösungen innerhalb der Mobiliar aktiv vorantreibt.
Wir entwickeln Datenprodukte nach dem Data-Mesh-Prinzip und bauen zentrale Plattformen für Analytics und KI.</p> <p>
Wir arbeiten offen, kollaborativ und experimentierfreudig und bieten Raum für Eigeninitiative und neue Ideen.
Das Team arbeitet in Bern und Zürich; gelegentliche Reisen zwischen den Standorten gehören dazu.</p> </div> </div> </div> <div class="mobi-custom-contact-section-top"> <h2>
Neugierig?</h2> <p>
Dann jetzt, rasch und unkompliziert bewerben, auch ohne Motivationsschreiben.</p> <p>
Hinweis:
Wir besetzen diese Stelle ohne Unterstützung von externen Personaldienstleistern.</p> </div> <div class="mobi-custom-contact-section-container"> <div class="mobi-custom-contact-section-card-silent"> <strong class="mobi-custom-contact-section-card-heading">
Fragen zur Bewerbung</strong> <div class="mobi-custom-contact-section-card-contact-name">
Flavia Halter</div> <div class="mobi-custom-contact-section-card-contact-role">
Talent Attraction</div> <div class="mobi-custom-contact-section-card-major"> <div class="mobi-custom-contact-section-text-block-heading">
E-Mail</div> <div class="mobi-custom-contact-section-text-block-body"></div> </div> <div class="mobi-custom-contact-section-card-major mobi-custom-contact-section-phone-card"> <div class="mobi-custom-contact-section-text-block-heading">
Telefon Kontakt</div> <div class="mobi-custom-contact-section-text-block-body">031 389 48 17</div> </div> </div> <div class="mobi-custom-contact-section-card-silent"> <strong class="mobi-custom-contact-section-card-heading">
Fragen zur Stelle</strong> <div class="mobi-custom-contact-section-card-contact-name">
Marcus Schwemmle</div> <div class="mobi-custom-contact-section-card-contact-role">
Linienverantwortung / People Lead</div> <div class="mobi-custom-contact-section-card-major"> <div class="mobi-custom-contact-section-text-block-heading">
Telefon Kontakt</div> <div class="mobi-custom-contact-section-text-block-body">031 389 64 39</div> </div> </div> </div> </div> </div>