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Datenbankentwickler
Datenbankentwickler – Konzeption, Optimierung und Verwaltung komplexer relationaler und nicht-relationaler Datenbankarchitekturen
60 000 – 120 000 CHF ($)
Gehalt / Jahr
Hochschulabschluss
Bildungsniveau
00
Automatisierung
Mittel
Schwierigkeit
Stabil
Beschäftigung
6-12 Monate
Marktanspannung
Mittel
Mobilität
Möglich
Automatisierung
Mittel
Schwierigkeit
Stabil
Beschäftigung
6-12 Monate
Marktanspannung
Mittel
Mobilität
Möglich
About
Datenbankentwickler planen, implementieren und optimieren Datenbanksysteme in IT-Abteilungen mittelständischer und großer Unternehmen. Sie arbeiten mit SQL-Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL sowie NoSQL-Technologien wie MongoDB oder Cassandra. In enger Zusammenarbeit mit Software-Entwicklern, Datenbankadministratoren, Data-Engineers und Fachabteilungen modellieren sie Datenstrukturen, entwickeln Stored Procedures, Trigger und Views und analysieren Abfrage-Performance. Ziel ist die dauerhafte Datenintegrität, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Systeme im produktiven Betrieb.
Kompetenzen
Technische Kompetenzen
- SQL (T-SQL, PL/SQL, PostgreSQL)
- NoSQL-Technologien (MongoDB, Cassandra, Redis)
- Datenbankmodellierung mit ER-Diagrammen und UML
- Performance-Tuning und Index-Optimierung
- ETL-Entwicklung mit SSIS, Python, Apache Spark
- Cloud-Datenbanken wie AWS RDS, Azure SQL, Google Cloud SQL
- Versionsverwaltung mit Git und Datenbankmigrationstools wie Flyway, Liquibase
- DSGVO-konforme Datenverwaltung und Zugriffskontrolle
Soft Skills
- Analytisches Denkvermögen bei komplexen Datenstrukturen
- Präzises und strukturiertes Arbeiten unter Zeitdruck
- Kommunikationsstärke im Austausch mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern
- Eigenverantwortliche Problemlösung bei Produktionsausfällen
- Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung bei neuen Datenbanktechnologien
Aufgaben
- Gestalten und umsetzen von relationalen Datenbankmodellen, einschließlich ER-Diagrammen und Normalisierung bis zur 3NF, für produktive Systeme
- Erstellen komplexer SQL-Abfragen, Stored Procedures und Trigger zur Automatisierung von Geschäftsprozessen
- Analysieren und optimieren langsamer Abfragen durch EXPLAIN ANALYZE und Index-Tuning-Methoden zur Reduktion der Laufzeit um über 40%
- Modellieren von NoSQL-Schemata in MongoDB oder Cassandra für hochvolumige, unstrukturierte Datensätze
- Entwicklung von ETL-Pipelines mit Python oder SSIS zur Datenintegration aus unterschiedlichen Quellsystemen
- Definieren und überwachen von Datenbankzugriffsrechten sowie Sicherheitsrichtlinien gemäß DSGVO-Anforderungen
- Erstellen und pflegen technischer Dokumentationen, Datenwörterbücher und Schemahistorien im Confluence-Wiki
- Regelmäßige Durchführung von Performance-Audits und Kapazitätsplanungen für wachsende Datenmengen über 10 TB
- Unterstützung bei der Migration von Legacy-Datenbanken auf moderne Cloud-Plattformen wie AWS RDS oder Azure SQL
- Abstimmung der fachlichen Datenanforderungen mit Product-Ownern und Business-Analysten in Sprint-Meetings
Arbeitsumgebungen
Die Arbeitsumgebungen können variieren:
IT-Abteilungen großer Industrieunternehmen, die auf stabile Datenstrukturen angewiesen sind
Softwareentwicklungsunternehmen und IT-Beratungen, die maßgeschneiderte Lösungen bieten
E-Commerce- und Fintech-Unternehmen mit hohem Datenvolumen, die auf schnelle Datenverarbeitung setzen
Öffentliche Verwaltung und Behörden mit Bestandssystemen, die auf zuverlässige Datenbanken angewiesen sind
Gesundheitswesen und Pharmaindustrie, wo regulierte Datenhaltung von entscheidender Bedeutung ist
Cloud-native Start-ups und Scale-ups, die auf innovative Datenlösungen setzen
Karrierewege
- Datenbankarchitekt – Gesamtverantwortung für unternehmensweite Datenbankstrategie
- Data Engineer – Entwicklung großskaliger Datenpipelines und Analytics-Infrastrukturen
- Data Architect – Entwurf unternehmensübergreifender Datenmodelle und Governance-Frameworks
- Cloud-Datenbankingenieur – Spezialisierung auf verwaltete Cloud-Datenbankdienste
- Technical Lead oder Engineering Manager im Datenbankbereich
Gesuchtes Profil
Strukturierte Denkweise bei Datenbankdesign Entscheidungen
Erfahrung mit Performance Analyse und Systemoptimierung
Technisches Verständnis für verteilte und skalierbare Systeme
Sorgfältiger Umgang mit sensiblen und produktionskritischen Daten
Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern
Wie werde ich Datenbankentwickler?
