Wir suchen einen Data Engineer für ein Projekt, das sich auf den Aufbau und die Optimierung von Data-Engineering-Lösungen konzentriert. Die Rolle beinhaltet die Arbeit mit Databricks und modernen Datenpraktiken.

Key Facts
Start: 01.05.2025
Duration: not known
Capacity: 80 %
Employment type:
Job site: Berlin
Job country: Deutschland

Ihre Aufgaben

• Databricks-Notebooks und strukturierte Workflows für effiziente und wartbare Datentransformationen entwerfen, erstellen und optimieren

• Verwaltung von Databricks-Tabellen, Optimierung von Speicher-Layern und Implementierung von Partitionierungs-, Indexierungs- und Datenkomprimierungsstrategien für Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit

• Datenpipelines und Analyse-Lösungen unter Verwendung der Databricks-Best Practices bereitstellen, einschließlich Versionskontrolle, CI, Tests und Überwachung.

• Arbeiten Sie mit Datenprodukten, konzentrieren Sie sich auf Performance-SLAs, Caching-Strategien und REST/nachrichtenbasierte Ausgangsports

• Entwerfen und Entwickeln von Datenpipelines und Automatisierungsskripten, Durchführung von Python-Code-Reviews in Abstimmung mit dem Entwicklungsteam

• Sicheren und qualitativ hochwertigen Code im Einklang mit den Organisationsstandards liefern

• Koordination mit verschiedenen Stakeholdern zur Abstimmung der Entwicklung mit Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen

• Teilnahme an technischen Verfeinerungssitzungen zur Hinterfragung der technischen Projektanforderungen

• Dokumentation der technischen Aspekte des Projekts zum Verständnis

Muss-Anforderungen

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung im Data Engineering mit Python

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Datenprodukten wie Databricks oder Data Lake

• Erfahrung mit Ausgangsports, die Performance-SLAs, Caching-Strategien und REST/Nachrichten-basierte Ausgangsports definieren

• Erfahrung mit Git, Versionskontrolle, Release Management und CI/CD

• Deutschkenntnisse min. B2 oder vergleichbar

• Englischkenntnisse mindestens C1 oder vergleichbar

Kann-Anforderungen

• Branchenkenntnisse in der Energiebranche sind von Vorteil

• Kenntnisse in Apache Spark, Airflow, Kafka und dem Azure Data Engineering Stack sind von Vorteil

• Erfahrung in der Arbeit mit einem .NET-Stack + Blazor (optional)

• Kernarchitektur, Verständnis von Datenmodellierung und Datenstrategie

• Erfahrung in der Bereitstellung von Projektverweisen, die Vertragsgegenstand, Leistungszeitraum, Kunde, durchgeführte Tätigkeit und eine kurze Beschreibung der Tätigkeit detailliert beschreiben

Weitere Informationen

Diese Rolle ist zu 90% remote strukturiert, mit einer 10%igen Präsenz vor Ort in Berlin.

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Mirza Tahirovic
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