• Auslastung: 100%
• Start: 1.9.2025
• Ende: 31.8.2026, Option auf Verlängerung
• Ort: Zürich vor Ort, Remote pro Woche 20% – 60%
• Kundensegment: Versicherung
• Bewerbung von ausserhalb CH: Der Kandidat muss einen EU Pass besitzen, Schengen Staat, kann auch Zweitnationalität sein, (Nationalität ausserhalb Schengen Raum mit Arbeitserlaubnis DE, AT usw.… geht nicht)
• Payrolling : Der Kandidat muss zwingend vom Payroller des Kunden abgerechnet werden . Bewerbungen von Agenturen und Firmen können nur berücksichtigt werden wenn der Kandidat einer Agentur oder der Mitarbeiter einer Firma von seinem Lohn (den er von Payroller erhält) die Marge der Agentur oder der Firma an die Agentur oder an die Firma vergütet.
• Offerte bis spätestens Dienstagmittag vorliegend

Environment:

The clients’s Azure based data solution processes billions of records within challenging deadlines. Your primary focus will be on optimizing and tuning Spark workloads to enhance performance, stability, and efficiency. Their platform is based on Azure Databricks, with a heavy usage of Delta Lake tables. They also have data integrations to various relational databases.

Team structure: Around 90 colleagues on-site and remote, 5 engineering teams and one business analysis team.

Aufgabe:

• Analyze, troubleshoot, and optimize the performance of Spark workloads
• Ensure the ingestion from relational databases (usually via JDBC connections) provides optimal and reliable throughout
• Perform benchmarks, interpret and create executions from Spark execution plans and prepare examples (e.g. in notebooks) to unlock better performance and efficiency
• Analyze our Python based codebases for optimization potential
• Help teams with application development, including complicated cashflow preparation logic
• Monitor and fine-tune Spark and Databricks clusters for cost-effectiveness and operational excellence

Anforderungen/Skills:

• Höhere Ausbildung (ETH / Uni / FH) in Informatik/Wirtschaft oder vergleichbare Ausbildung
• Significant hands-on experience with Apache Spark
• Experience with Azure Databricks platform
• Extensive experience optimizing Spark MERGE statements, joins, aggregations, and transformations.
• Practical experience connecting Spark with relational databases using JDBC and optimizing their throughout
• Expert level skillset with Python and PySpark
• Strong analytical skills to quickly diagnose performance bottlenecks and implement effective solutions
• Excellent communication skills in English (written and verbal)

Bei Interesse senden Sie mir bitte Ihren CV in Word an roger.schibli@arobis.ch