Software Research & Development Engineer

Software Research & Development Engineer # 80%-100%, Zurich, befristet #### print Drucken The Swiss Data Science Center (SDSC) ist eine nationale Forschungsinfrastruktur für Data Science und künstliche Intelligenz (AI) im ETH-Bereich, mit der EPFL und der ETH Zurich als Gründungspartnern. Seine Mission ist es, akademische Labore, Krankenhäuser, die Industrie und Akteure des öffentlichen Sektors, einschliesslich kantonaler und Bundesverwaltungen, durch ihre gesamte Data-Science-Reise zu unterstützen – von der Erhebung und Verwaltung von Daten bis hin zu Machine Learning, AI und der Industrialisierung. Mit einem grossen multidisziplinären Team von Fachleuten an drei Standorten (Lausanne, Zurich, Villigen) bietet das SDSC Expertise und Dienstleistungen für verschiedene Bereiche an, wie etwa Gesundheit und biomedizinische Wissenschaften, Energie und Nachhaltigkeit, Klima und Umwelt sowie gross angelegte wissenschaftliche Infrastrukturen. Projektkontext ## Das Swiss Data Science Center (SDSC) stellt einen Software Research & Development Engineer ein, um das projektbasierte Engineering-Team in Zürich zu verstärken. Dieses Team konzentriert sich darauf, Forschungsergebnisse in produktionsreife Data-Science-Infrastruktur zu transformieren. Es agiert in einer komplementären Rolle zu den Plattform-Teams: Es erforscht, baut und validiert Lösungen, bevor diese als nachhaltige Dienste übernommen werden. Sie werden an der Schnittstelle zwischen Forschung und Engineering arbeiten, frühe Ideen, Prototypen und neu entstehende Lösungen aufgreifen und diese in wiederverwendbare, für den realen Einsatz bereit Systeme verwandeln. Dies beinhaltet die Ausrichtung an FAIR-Prinzipien, geht aber darüber hinaus: Sie stellen sicher, dass das, was FAIR ist, in der Praxis auch nutzbar, skalierbar und nachhaltig ist. Die Projekte werden durch konkrete Bedürfnisse in Bereichen wie Gesundheit und biomedizinische Wissenschaften, Klima und Umwelt, Energie und Nachhaltigkeit, digitale Gesellschaft und gross angelegte Datenökosysteme vorangetrieben. Beginn der Position: June 1, 2026 (verhandelbar) Jobbeschreibung ## • Sie tragen zu Projekten bei, die sich durch zwei komplementäre Modi entwickeln. • In frühen Phasen engagieren Sie sich in gezielter Exploration und Prototyping, gestalten Lösungsräume, testen Ansätze und treffen technische Entscheidungen. • Wenn Projekte reifen, tragen Sie zur Entwicklung von Minimum Viable Products (MVP) bei, indem Sie betriebsbereite, wiederverwendbare Komponenten aufbauen, die in Produktionsumgebungen übergehen können. • Sie arbeiten mit Engineers über den gesamten Stack hinweg zusammen, um End-to-End-Lösungen zu bauen, wobei Sie primär zu Backend-, Daten- und Infrastrukturkomponenten beitragen und gelegentlich leichte, benutzerorientierte Elemente unterstützen, wo dies erforderlich ist. • Ein wesentlicher Teil der Rolle besteht darin, die Kontinuität über den Projektlebenszyklus hinaus sicherzustellen. Sie arbeiten eng mit internen Plattform-Teams und Partner-IT-Einheiten zusammen, um erfolgreiche MVPs in die Produktion zu überführen und sicherzustellen, dass diese wartbar, übertragbar und bereit für den operativen Einsatz sind. • In allen Phasen gestalten Sie Lösungen gemeinsam mit Nutzern und Fachexperten, nehmen an kollaborativen Workshops teil und verfeinern Anforderungen iterativ zu robusten Implementierungen. • Unsere Arbeit folgt etablierten Engineering- und Data-Best-Practices, mit einem starken Fokus auf Reproduzierbarkeit, Wartbarkeit, Interoperabilität und Produktionsreife: Profil ## • Wir sind offen für Kandidatinnen und Kandidaten mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen. Sie können am Anfang Ihrer Karriere stehen oder bereits erfahren sein; am wichtigsten ist Ihr Ansatz zur Problemlösung und Zusammenarbeit. • Es bereitet Ihnen Freude, Systeme zu bauen, die in der Praxis funktionieren, nicht nur in der Theorie. Sie sind es gewohnt, mit Unklarheiten umzugehen, mit Stakeholdern zu interagieren und iterativ an Lösungen zu arbeiten. • Ihnen liegen Qualität, Klarheit, langfristige Nutzbarkeit und der Aufbau von Systemen, die sicher durch Design (secure by design) und im Einklang mit Best Practices sind. • Sie verfügen wahrscheinlich über einen Hintergrund in Software Engineering, Data Engineering oder einem verwandten Bereich und ein Interesse an datenintensiven Systemen. • Sie bringen ein solides Fundament in Software- oder Data Engineering mit, das typischerweise durch einen Master-Abschluss oder höher (z. B. PhD) in Informatik oder einem verwandten Bereich oder durch entsprechende Berufserfahrung erworben wurde. Erfahrung in einem der Anwendungsbereiche ist ein Plus, aber nicht erforderlich. • Wichtig ist, dass Sie sich gerne an der Schnittstelle zwischen Teams bewegen, dabei helfen, Forschung, Engineering und Betrieb zu überbrücken, und sicherstellen, dass das Erbaute erfolgreich übernommen und aufrechterhalten werden kann. • Sie verfügen möglicherweise über Erfahrung mit modernen Software- und Data-Engineering-Praktiken wie Versionskontrolle, Testing, APIs, Datenpipelines, Containerisierung, reproduzierbaren Workflows (z. B. Docker, CI/CD, Nix) und Programmierung in Sprachen wie Python, Go, Rust oder ähnlichen. • Kenntnisse in Datenmodellierung oder semantischer Interoperabilität (z. B. Ontologien, gemeinsame Datenmodelle) sind ein Plus. • Wir erwarten nicht, dass Sie jede Technologie kennen, die wir verwenden. Wir schätzen Einstellung, Neugier und den Antrieb zu lernen; technische Fähigkeiten können im Arbeitsalltag entwickelt werden. Arbeitsplatz ## Arbeitsplatz ## Wir bieten ## • Ein anregendes, kollaboratives, interdisziplinäres Umfeld in einer erstklassigen Forschungseinrichtung; • Flexible Arbeitszeitmodelle; • Spannende Herausforderungen, vielfältige Projekte und viel Raum zum Lernen und Wachsen; • Die Möglichkeit, Ihrer Leidenschaft zu folgen und Ihre Fähigkeiten einzusetzen, um einen Einfluss auf Forschungsgemeinschaften und die Gesellschaft a