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Als Senior IT / Digital Solution Engineer verantwortest du die Konzeption, Entwicklung, Integration und den Betrieb moderner digitaler Lösungen in einem agilen Umfeld. Du bewegst dich an der Schnittstelle von Software Engineering, Data Engineering, DevOps, AI und Business Analyse und trägst massgeblich zur Umsetzung datengetriebener und skalierbarer Systeme bei. Du arbeitest eng mit interdisziplinären Teams aus Entwicklung, Business, UX und Operations zusammen und begleitest Lösungen über den gesamten Lifecycle – von der Idee bis zum produktiven Betrieb. Aufgaben & Verantwortlichkeiten 1. Software- & Systementwicklung Entwicklung und Weiterentwicklung von Applikationen, Services und Schnittstellen (Frontend, Backend, REST APIs) Umsetzung von Microservice- und Cloud-Architekturen Integration von Systemen und Datenquellen 2. Data & Analytics Engineering Aufbau und Betrieb von Data Pipelines (ETL/ELT) Datenmodellierung (z. B. Data Vault, Star Schema) Entwicklung und Optimierung von Data Warehouse- und Analytics-Lösungen (z. B. Snowflake) Sicherstellung von Datenqualität, Monitoring und Performance 3. DevOps & Plattform Engineering Aufbau und Betrieb von Cloud- und Container-Infrastrukturen (Kubernetes, OpenShift) Nutzung von Infrastructure as Code (z. B. Terraform, Ansible) Implementierung von CI/CD- und GitOps-Prozessen Unterstützung im Betrieb, Incident Management und Monitoring 4. Testing & Qualitätssicherung Planung und Durchführung von Tests (manuell & automatisiert) Testdesign nach risikobasierten Ansätzen Sicherstellung der Softwarequalität über den gesamten Lifecycle 5. Business Analyse & Requirements Engineering Analyse von Geschäftsprozessen und Ableitung technischer Anforderungen Erstellung von Spezifikationen, Datenmodellen und Prozesslandschaften Übersetzung zwischen Business und IT-Stakeholdern 6. UX & Nutzerzentrierung Erhebung von User Requirements und Durchführung von User Research Entwicklung und Validierung von Prototypen Sicherstellung einer optimalen User Experience in komplexen Systemen 7. AI & Innovation (optional / je nach Kontext) Konzeption und Umsetzung von AI-/LLM-basierten Lösungen Integration von AI in bestehende Prozesse und Systeme Gestaltung von Governance, Human-in-the-Loop und Compliance-Strukturen 8. Zusammenarbeit & Enablement Arbeit in agilen Teams (Scrum, SAFe) Wissenstransfer und Coaching von Teammitgliedern Unterstützung von Stakeholdern und Fachbereichen Dokumentation von Systemen, Prozessen und Architekturen Requirements Fachliche Kompetenzen Mehrjährige Erfahrung in Software Engineering, Data Engineering oder DevOps Gute Kenntnisse in Programmiersprachen (z. B. Java, Python, JavaScript, SQL) Erfahrung mit Cloud-Technologien und modernen Architekturen Kenntnisse in API-Design, Messaging-Systemen und Datenbanken Erfahrung mit CI/CD, Testing und agilen Methoden Methodische Kompetenzen Erfahrung in agilen Entwicklungsprozessen (Scrum, SAFe, Kanban) Kenntnisse in Requirements Engineering und Business Analyse Verständnis für Softwarequalität, Testing und DevOps-Prinzipien Optionale / Vertiefende Skills Data-Plattformen (Snowflake, dbt, Airflow) Container & Orchestrierung (Kubernetes, OpenShift) Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) UX-Methoden und Tools (Figma, Miro) AI/LLM-Technologien und deren Integration Soft Skills Analytisches und lösungsorientiertes Denken Hohe Eigenverantwortung und strukturierte Arbeitsweise Kommunikationsstärke und Stakeholder-Management Teamfähigkeit und kollaboratives Arbeiten Lernbereitschaft und Interesse an neuen Technologien Benefits Diese Rolle vereint klassische Softwareentwicklung mit modernen Disziplinen wie Data Engineering, DevOps und AI. Sie ist ideal für polyvalente Senior-Profile, die End-to-End Verantwortung