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VA

Data engineer confirmé - 100%

Vaudoise Assurances

Lausanne 25, Vd
CDI
Publié le 11 novembre 2026 · Expire le 11 décembre 2026

Description du poste

Ref 2590622 | Date: 11 Nov 2026 !Vaudoise Assurances Data engineer confirmé (h/f/x) - 100% Employeur solide et tourné vers l'avenir, la Vaudoise est l'un des assureurs leaders en Suisse. Fidèle à sa nature coopérative et à ses valeurs, elle encourage la création d'un environnement de travail sain, inclusif et inspirant, idéal pour développer votre talent. Afin de renforcer notre Division Produits et Souscription et notre service Pricing, nous recherchons un/e Data Engineer confirmé (h/f/x). La donnée est au coeur de nos activités et constitue un levier essentiel pour mieux comprendre nos portefeuilles, développer nos modèles de tarification et accompagner les décisions métier. Dans ce rôle, vous travaillerez de concert avec les actuaires Pricing ainsi qu'avec les différents acteurs business P&C, afin de comprendre leurs enjeux et de mettre à leur disposition des données et des solutions adaptées à leurs besoins. Vous contribuerez également activement à l'évolution de notre environnement Data, notamment autour de Databricks, appelé à prendre une place centrale dans notre futur écosystème. Les diverses missions qui vous attendent : Comprendre les besoins Data des actuaires Pricing et des différents métiers P&C et les traduire en solutions concrètes et pérennes. Développer, maintenir et faire évoluer les données et outils Data nécessaires au Pricing et aux activités opérationnelles et l'élaboration de statistiques pour le département P&C. Concevoir et développer des flux de données, incluant extraction, leur transformation, leur enrichissement et la mise à disposition des équipes métiers. Contribuer activement à la transition vers Databricks et au développement de nos nouvelles solutions Data P&C. Collaborer avec les équipes Data et IT pour permettre une mise à disposition efficace et fiable des données. Participer à la validation métier des données mise à disposition par les équipes Data (HUB, couche Silver, cubes, etc..). Participer à la conception de solutions d'ana