Job detail for Data Engineer Automotive (m/w/d)

Bei HICONIUM baust du die Datengrundlage für : von der Quelle über die Pipeline bis zum geprüften Preismodell. Unsere Schweizer Intelligence-Plattform verbindet Marktdaten, Fahrzeugwissen und dokumentierte Historie für Sammler und Händler. Du erschliesst Quellen, automatisierst ihre Verarbeitung mit SQL und Python und entwickelst mit den Gründern und unsere Preismodelle weiter. Ob du aus dem Data Engineering, der Data Science, der Forschung oder dem Auktionsumfeld kommst: Uns interessiert, wie du aus wenigen, uneinheitlichen Daten belastbare Aussagen machst.
Schweizer , hybrid mit Basis in Zürich und flexibler Zusammenarbeit. Wir suchen vorrangig in der Schweiz, Deutschland und Österreich. Arbeitssprache Deutsch; Englisch für internationale Quellen und Kontakte.
Aufgaben

Du findest und bewertest neue Quellen wie , Händlerdaten und Marktberichte. Du dokumentierst Herkunft, Nutzbarkeit, Abdeckung und Aktualität und entscheidest begründet, welche Quelle sich lohnt.
Du baust und betreibst Datenimporte mit SQL und Python. Deine Qualitätsprüfungen erkennen Duplikate, unklare Währungen, Gebühren, fehlende Angaben und Ausreisser, bevor sie in Bewertungen einfliessen.
Du entwickelst Vergleichs- und Preismodelle für ausgewählte . Du misst ihre Qualität an zurückgehaltenen Verkaufsdaten und machst Unsicherheit für Händler und Sammler verständlich.
Du arbeitest eng mit unseren und zusammen, um Händler- und Auktionswissen in bessere Daten und Modelle zu übersetzen. Ergebnisse und Grenzen dokumentierst du so, dass andere darauf aufbauen können.
In den ersten 90 Tagen erwarten wir, dass du mehrere zusätzliche Datenquellen stabil anbindest und ein Fahrzeugsegment mit dokumentierter Modellprüfung bewertest. Die konkreten Zielwerte legen wir im Gespräch offen; nach 30 Tagen gleichen wir Umfang, Datenzugang und Ziele gemeinsam ab.

Qualifikation

Du hast selbst Datenimporte oder Pipelines gebaut und verbessert, ob im Unternehmen oder in einem . SQL und Python setzt du sicher ein; deine Arbeit ist reproduzierbar und nachvollziehbar.
Du verstehst statistische Grundmodelle, Vergleichswerte und Modelltests. Du erkennst Datenleckagen und sagst klar, wann die Daten keine belastbare Aussage erlauben.
Du bringst fundiertes Interesse an mit und kannst erklären, wie Zustand, Originalität, Provenienz oder Ausstattung einen Vergleich verändern.
Du arbeitest sicher auf Deutsch in Gesprächen und Dokumentation und nutzt Englisch für internationale Quellen und den fachlichen Austausch. Du organisierst dich eigenständig und meldest Probleme früh.
Du nutzt AI-Werkzeuge wie ChatGPT/Codex, Claude Code oder vergleichbare Assistenten produktiv für Recherche, Programmierung und Datenarbeit. Generierten Code und Ergebnisse prüfst du eigenständig; mit vertraulichen Daten gehst du bewusst um. Sicheres Arbeiten mit macOS gehört dazu: Wir setzen ausschliesslich Apple-Geräte ein.
Besonders interessant ist Arbeiten: Du hast zum Beispiel in der Forschung oder in einer Abschlussarbeit eigene Daten erhoben, Methoden sauber dokumentiert und Ergebnisse überprüfbar gemacht. Eine Promotion oder ein bestimmtes Studium setzen wir nicht voraus.
Ebenso interessant ist Erfahrung im Umfeld von Auktionshäusern oder digitalen , etwa mit Ergebnisdaten, Katalogen oder Schätzpreisen. Erfahrung mit , Marktplätzen oder KI-gestützter Extraktion ist ebenfalls willkommen. Niemand muss alle diese Hintergründe mitbringen.

Benefits

Schweizer Anstellung mit transparentem Fixgehalt und flexiblem Arbeiten im gemeinsam vereinbarten Modell.
30 Ferientage bei einer Fünftagewoche sowie CHF 3’000 und fünf Lerntage pro Jahr.
Zwei geschützte halbe Tage pro Woche für konzentrierte Arbeit. Du gestaltest Datenverfahren und Werkzeuge mit und arbeitest direkt mit den Gründern und .
Du kannst geeignete Methodenbeiträge unter deinem Namen veröffentlichen. Benötigte Datenzugänge, Rechenleistung und Arbeitsmittel stellen wir im vereinbarten Projektbudget bereit. Unsere basiert ausschliesslich auf Apple-Geräten.

Bewirb dich über JOIN mit deinem Lebenslauf, ohne Anschreiben. Zwei kurze Fachfragen betreffen ein eigenes Datenprojekt und deinen Umgang mit vier uneinheitlichen Fahrzeugverkäufen. Ein Beispiel zu ist optional; du kannst dort auch eine Publikation, ein Repository oder eine Abschlussarbeit verlinken. Anonymisierte Beschreibungen reichen aus. fragen wir ebenfalls ab. Im Fachgespräch interessieren uns auch dein praktischer Einsatz von AI-Werkzeugen und die Prüfung ihrer Ergebnisse. Find more English Speaking Jobs in Switzerland on Arbeitnow [Skills: Data Processing, Data Engineer]