Graph Data Engineer

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.

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.

Das bewirkst du bei uns

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.

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.

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.

• Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) in Informatik, Data Science oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
• Mehrjährige praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Engineering-Lösungen in der Cloud, idealerweise auf Databricks oder vergleichbaren Lakehouse-Plattformen
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, pyspark sowie sicherer Umgang mit Git
• Fundierte Erfahrung mit Datenmodellierung, ELT-Prozessen und dem Betrieb von produktiven Datenpipelines
• Erfahrung im Knowledge Engineering z.B. mit OWL und Kenntnisse im Umgang mit Graphdatenbanken z.B. RDF/SPARQL, Property Graphs
• Qualitätsorientierte und strukturierte Arbeitsweise entlang moderner Data-Engineering- und DevOps-Prinzipien (z.B. automatisiertes Testen, Monitoring und CI/CD für Datenpipelines)
• Teamorientierte, lösungsorientierte Persönlichkeit mit Neugier für neue Daten- und Graphtechnologien
• Freude daran, Wissen zu teilen und andere für Data Engineering und Knowledge Graphs zu begeistern
• Fliessendes Deutsch sowie gute Englischkenntnisse, Französisch von Vorteil

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.