Die Luzerner Kantonalbank verfolgt mit ihrer Strategie "LUKB30" eine klare Vision: Wir wollen die führende Kantonalbank im Bereich Datenanalyse und Künstliche Intelligenz (KI) werden. Im Kompetenzzentrum Data, Analytics & KI verantworten wir die strategische und operative Nutzung und Governance von Daten und KI. Mit innovativen, datenbasierten Lösungen gestalten wir die digitale Transformation der Bank.

Auf unserer neuen Data & Analytics Plattform stellen wir Daten aus verschiedenen Systemen zur Verfügung, entwickeln Kennzahlen und Dashboards für strategische Auswertungen und setzen KI-Lösungen um. In der neuen Rolle Data & Analytics System Architect treibst du die Weiterentwicklung unserer Systeme und Tools voran und sorgst damit für eine stabile und zukunftsgerichtete technologische Basis.

• Im Rahmen unserer Datenstrategie entwickelst du das Architektur-Zielbild für eine leistungsfähige und zuverlässige Data & Analytics Plattform und der zugehörigen BI- und KI-Technologien.
• Du übernimmst die Verantwortung für die strategische Weiterentwicklung und den stabilen Betrieb der Systemlandschaft im Kompetenzzentrum Data, Analytics & KI.
• Du optimierst den gesamten analytischen Datenlebenszyklus - von der Datenintegration, über die Datenmodellierung bis hin zur Datennutzung in BI-Auswertungen oder KI-Lösungen.
• Gemeinsam mit Data Engineers, Reporting Analysts, Data Scientists und Machine Learning Engineers erarbeitest du nachhaltige Datenarchitekturen und setzt diese um.
• Mit Governance-, Sicherheits- und Compliance-Richtlinien und -Prozessen sorgst du für einen verantwortungsbewussten Umgang mit Daten.
• Als Teil des virtuellen Enterprise Architektur Teams unterstützt du bei der Weiterentwicklung der IT-Systeme im Hinblick auf Analytics und KI.

• Du hast eine abgeschlossene Ausbildung als Informatiker oder einen Hochschulabschluss in Computer Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Beruflich hast du dich mehrere Jahre im Datenumfeld bewegt und dich dabei insbesondere mit Datenarchitektur, Data Engineering oder Datenmanagement auseinandergesetzt.
• Du hast Erfahrung mit Azure Cloud-Architekturen, Databricks, Data Engineering (ETL/ELT, Datenmodellierung, dbt, APIs) sowie DevOps (GitHub, Terraform) und Data Governance.
• Wenn du dich darüber hinaus mit Business Intelligence (PowerBI) und KI (MLOps, Generative AI) auskennst ist das ein Plus.
• Du kannst gut auf andere eingehen und mit ihnen gemeinsam überzeugende technische Lösungen für analytische Business-Fragestellungen finden, testen und implementieren.
• Sehr gute schriftliche und mündliche Ausdrucksweise in Deutsch.