Senior — Data Engineer (m/w/d) Azure und Databricks

Moderne Datenplattformen auf Azure und Databricks entwickeln, betreiben und optimieren. Skalierbare ETL/ELT‑Pipelines sowie Data‑Lake‑ und Lakehouse‑Architekturen umsetzen. Bestehende Datenlösungen weiterentwickeln. Datenqualität, Performance und Stabilität sicherstellen. Enge Zusammenarbeit mit Analytics‑, BI‑ und Fachbereichsteams. An Architektur‑ und Technologieentscheidungen mitwirken.

Qualifikationen

Analytischer Senior Data Engineer mit 3–5 Jahren Erfahrung, vorzugsweise mit Databricks und Azure. Sehr gute Kenntnisse in Data Engineering, ETL/ELT, Streaming und skalierbaren Datenarchitekturen. Fundierte Erfahrung mit Python, SQL, Apache Spark und Delta Lake. Teamorientiert, eigenverantwortlich und qualitätsbewusst. Abgeschlossenes Studium im MINT‑Bereich oder in Wirtschaftsinformatik bzw. vergleichbare Qualifikation.

Erfahrungen

Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering, inklusive End‑to‑End‑Data‑Lösungen mit Databricks und Hyperscaler (Azure). Vertraut mit Konzepten wie Data Lakehouse, ETL/ELT, Streaming und verteilte Verarbeitung. Erfahrung in der strukturierten Umsetzung von Datenpipelines, Bindung von Quellsystemen sowie in DevOps‑Automatisierung (Terraform, CI/CD für Data Workloads).

Technischer Stack

Azure, Databricks
Apache Spark, Delta Lake
Python, SQL
Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
CI/CD für Data Workloads

Zusätzliche Kompetenzen

Starke Kommunikationsfähigkeiten zur Vermittlung technischer Inhalte. Kontinuierliche Bereitschaft zur fachlichen Weiterentwicklung und Interesse an neuen Technologien sowie Best Practices im Data Engineering.

#J-18808-Ljbffr

Skeltech