Senior Databricks / Data Engineer | Azure Databricks (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Overview

In dieser Rolle arbeiten Sie als hands-on Senior Databricks/Data Engineer an der Entwicklung moderner Data & Analytics-Lösungen auf Basis von Azure Databricks. Sie arbeiten eng in einem Engineering-Team an der Optimierung von Datenpipelines, Leistungsfähigkeit und Lakehouse-Plattformen. Sie tauchen tief in Code, Pipelines und Performance-Tuning ein und tragen zur Qualität und Skalierbarkeit der Data-Architektur bei. Die Position bietet die Chance, Ihre Expertise in einer globalen Tech-Umgebung zu nutzen und signifikanten Einfluss auf produktive Datensysteme zu haben.

Verantwortungsbereiche
  • Entwicklung und Weiterentwicklung von Data-& Analytics-Lösungen auf Basis von Azure Databricks
  • Aufbau, Optimierung und Betrieb komplexer Datenpipelines
  • Entwicklung performanter Datenprozesse mit Python, PySpark und Spark SQL
  • Mitarbeit beim Aufbau und der Weiterentwicklung von Lakehouse-Plattformen
  • Testing, Monitoring und Performance-Tuning produktiver Datenlösungen
  • Troubleshooting und Fehleranalyse in Databricks-Umgebungen
  • Mitarbeit in einem agilen Engineering-Team mit hohem Qualitätsanspruch
Zentrale Anforderungen
  • Mehrjährige praktische Erfahrung mit Azure Databricks
  • Sehr gute Kenntnisse in Python, PySpark und Spark SQL
  • Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung komplexer Datenpipelines
  • Fundierte Kenntnisse im Aufbau von Data-& Analytics- oder Lakehouse-Plattformen
  • Erfahrung mit Delta Lake
  • Erfahrung mit Databricks Jobs & Workflows
  • Erfahrung mit Azure Data Lake
  • CI/CD und Git
  • Ausgeprägte Software-Engineering-Mentalität
  • sauberer, performanter Code
  • Teamfähigkeit
  • Azure Databricks
  • Python
  • PySpark
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    14 Sep 2026
  • Standort:

    Stuttgart
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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