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Senior DevOps Engineer – Data Science Plattform (Azure) at PROSTAFF Schweiz GmbH
Zurich, Zurich, Switzerland -
Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

05 Feb, 26

Salary

0.0

Posted On

07 Nov, 25

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

No

Skills

DevOps, Data Science, Microsoft Azure, Containerization, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, IT Security, Authentication, Monitoring, Agile, Data Lake Storage, PostgreSQL, Cloud Services, Vulnerability Management

Industry

Staffing and Recruiting

Description
Für eine führende Schweizer Finanzinstitution suchen wir eine*n Senior DevOps Engineer zum Auf- und Ausbau der Data-Science-Plattform (Domino Datalab) auf Microsoft Azure. Du arbeitest in einem DevOps-Team (Agile Release Train) und verantwortest Betrieb, Sicherheit und Weiterentwicklung der Plattform für Data Science & BI-Workloads. Auf- und Ausbau der Data-Science-Plattform (Domino Datalab) auf Microsoft Azure. Umsetzung neuer Plattform-Anforderungen & Release-Upgrades auf der Container-Plattform in Azure. Verantwortung für Teilgebiete: Auth-Flows Cloud–On-Prem, DB-Anbindungen, Erweiterung Cloud Services für DS/BI. Betrieb & Security inkl. Nutzerverwaltung, Monitoring und Vulnerability Management. IT-Beratung der Fachbereiche (Data-Science-Plattform, Datenanbindungen, BI, Git-Integration, Scheduling). Enge Zusammenarbeit mit dezentralen DS-Teams: Anforderungskoordination, Best Practices, Datenschutz, Performance-Optimierung. Nice-to-have: Optimierung für KI-Workloads (HA, elastische Skalierung z. B. mit Spark); Monitoring/Alerting (Prometheus, Grafana). Mehrjährige Cloud-/DevOps-Erfahrung mit Microsoft Azure (PaaS/SaaS/IaaS), Azure PostgreSQL, Data Lake Storage, Azure Functions. Terraform & Automatisierung von CI/CD-Pipelines. Container & Orchestrierung: Docker, Kubernetes. IT-Security & moderne Authentifizierungsverfahren in hybriden Setups (on-prem & Azure). Agile Arbeitsweisen, Team-Fit, hohe Einsatzbereitschaft.
Responsibilities
You will be responsible for the operation, security, and further development of the Data Science platform on Microsoft Azure. This includes implementing new platform requirements and managing user administration and monitoring.