Senior - Data Engineering Azure und Databricks
SkelTech GmbH
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Role Overview
Wir suchen Verstärkung für die Entwicklung, den Betrieb und die Optimierung moderner Datenplattformen. In dieser Position entwickelst du End-to-End-Datenlösungen mit Azure und Databricks und arbeitest eng mit Data Engineers, Analytics-Teams und Fachbereichen zusammen. Aufgaben Du entwickelst, betreibst und optimierst moderne Datenplattformen auf Azure und Databricks. Du konzipierst und implementierst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines sowie Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen. Du entwickelst bestehende Datenlösungen weiter und bindest Quellsysteme an. Du stellst Datenqualität, Performance und Stabilität sicher. Du arbeitest eng mit Analytics-, BI- und Fachbereichsteams zusammen. Du wirkst an Architektur- und Technologieentscheidungen sowie an internen Anwendungsfällen für Data Ingestion und Data Preparation mit. Qualifikation Du hast ein Studium im MINT-Bereich oder in Wirtschaftsinformatik abgeschlossen beziehungsweise verfügst über eine vergleichbare Qualifikation. Du bringst drei bis fünf Jahre Berufserfahrung im Data Engineering mit. Du hast End-to-End-Datenlösungen konzipiert und umgesetzt, idealerweise mit Databricks und Azure. Du kennst dich mit Data-Lakehouse-Architekturen, ETL und ELT, Streaming sowie verteilter Datenverarbeitung aus. Du verfügst über Kenntnisse in Python, SQL, Apache Spark und Delta Lake sowie über Erfahrung mit Infrastructure as Code und CI/CD-Pipelines, beispielsweise mit Terraform. Du arbeitest eigenverantwortlich und qualitätsbewusst, kommunizierst technische Inhalte verständlich und arbeitest gerne mit unterschiedlichen Teams zusammen
Benefits & Perks
Leistungsbezogene Prämie mit einer Auszahlung von bis zu 200 Prozent Unterstützung bei Weiterbildungen und Zertifizierungen Gemeinsame Besuche von Meet-ups und Messen Kostenloses deutschlandweites Jobticket Betriebliche Altersvorsorge Gesponserte M-Mitgliedschaft beim Urban Sports Club Hardware-Setup nach deinen Bedürfnissen Regelmäßige Team-Events Hybrides Arbeiten
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