Data Engineer

Über uns

Popety.io entwickelt SaaS-Tools für die Akteure des Schweizer Immobilienmarkts, darunter Makler, Investmentfonds, Immobilienentwickler, Immobilienverwaltungen sowie Architektur- und Ingenieurbüros. Wir kombinieren Data Science, KI und Geodatenanalyse, um fragmentierte Datenquellen in klare, umsetzbare Berichte zu verwandeln, die Projekte voranbringen.

Die Rolle

Der Arbeitsplatz befindet sich in Zürich, eng an der Seite des deutschsprachigen Sales-Teams und nah an den Kunden, mit denen sie täglich arbeiten. Hier erlebst du aus erster Hand, wie deine Pipelines, Modelle und Tools beim Kunden ankommen und genutzt werden. Gemeinsam mit dem Engineering-Team in Genf wird Feedback direkt in die nächste Produktgeneration übersetzt.

Du arbeitest an der Schnittstelle von Geodaten, Such- und Retrieval-Systemen sowie angewandter KI. Dabei werden Katasterregister, Zonenpläne, Baubewilligungen, Marktdaten und unstrukturierte Dokumente analysiert. Ein wesentlicher Teil des Mehrwerts liegt in genau diesen unstrukturierten Daten, wo LLMs neu definieren, was möglich ist. Deine Aufgabe besteht darin, darauf basierende verlässliche Grundlagen zu schaffen, auf denen echte Entscheidungen getroffen werden können.

Deine Aufgaben

• Aufbau und Pflege von Daten Pipelines, orchestriert mit Airflow.
• Aufnahme und Transformation strukturierter, unstrukturierter und geographischer Daten in GCP-Speicher, PostgreSQL und Elasticsearch.
• Mitwirken an der Entwicklung und Pflege von LLM-basierten Komponenten zur Extraktion und Strukturierung von Daten aus unstrukturierten Quellen.
• Übersetzen von Fragen und Feedback des Deutschschweizer Sales-Teams in konkrete Daten und Engineering-Verbesserungen.
• Überwachen der Pipeline-Gesundheit, Beheben von Daten-Qualitätsproblemen und Vorschlagen von Verbesserungen, während die Plattform wächst.

Was wir suchen

• Bachelor oder Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Starke Python-Kenntnisse und solide Kenntnisse in SQL.
• Kenntnisse über LLMs und ein echt Interesse daran, sie zu nutzen, um unstrukturierte Dokumente verständlich zu machen.
• Ausgezeichnete Deutschkenntnisse (Muttersprache) und fliessendes Englisch.
• Eigenständigkeit und eine proaktive Denkweise.
• Neugier und echte Lust, im Job dazuzulernen.

Von Vorteil

• Praktische Erfahrung mit Airflow oder Elasticsearch.
• Vertrautheit mit LLM-basierten Workflows (z.B. RAG, Extraktion, Klassifizierung oder Anreicherung).
• Berührungspunkte mit geographischen Datenformaten oder GIS-Tools.
• Allgemeine Erfahrung im Bereich Machine Learning.
• Französischkenntnisse sind ein Plus.

Was wir bieten

• Vollzeitstelle, unbefristeter Vertrag, Beginn Sommer 2026.
• Eine Position in Zürich mit regelmässigem Austausch und Besuchen beim Tech-Team in Genf.
• Direkte Verantwortung für Pipelines, die ab den ersten Wochen an echte Nutzer ausgeliefert werden.
• Ein kleines Team, in dem jeder Beitrag sofort sichtbar ist und einen Impact hat.