Senior Databricks Data Engineer (m/w/d) | Vollzeit | 60% remote | bis Ende 2027 geplant

Project overview

Für unseren Kunden in Köln suchen wir aktuell einen Senior Databricks Data Engineer (m/w/d).

Project details

Ihre Aufgaben

b) Aufgabenbeschreibung:

c) Profilanforderungen

Unsere Anforderungen

• Laufzeit: asap bis * (Option auf Verlängerung, langfristige Zus ammenarbeit erwünscht)
• Leistungsort: 40% Vorort in Köln und 60% Remote (2 Tage Vorort & 3 Tage Remote je Woche)
• Branche: Telekommunikation
• Als Databricks Data Engineer arbeitest du eng mit Fachbereichen und anderen Data Engineers zusammen und lieferst robuste, skalierbare Datenlösungen
• iterativ, kundenorientiert und im Scrum-Setup. Auf dem Weg zu unserer Azure-/Databricks-Zielarchitektur überführst du das bestehende Oracle-/Informatica-DWH in eine moderne Azure-Lakehouse-Architektur. Du migrierst ETL-Prozesse in performante Databricks-Pipelines, stellst Datenqualität und Governance sicher und begleitest Tests, Parallelbetrieb sowie den Cutover.
• Databricks & Lakehouse Erfahrung:
• fundierte Praxis in der Umsetzung von Lakehouse Architekturen sowie im Aufbau und Betrieb von Databricks.
• tiefe Kenntnisse in Delta Lake, Unity Catalog, DLT/SDP, Berechtigungsmodellen und Governance Mechanismen.
• Programmier- & Datenkompetenz:
• fundierte Erfahrung in Python, PySpark und SQL sowie in der Performance-Optimierung großer Datenmengen.
• AI-basierte Unterstützung wird souverän zur Effizienzsteigerung eingesetzt.
• Migrationsexpertise – idealerweise Erfahrung in der Ablösung klassischer ETL-Strecken und Überführung nach Databricks.
• Datenmodellierung & DWH-Expertise – fundierte Erfahrung im klassischen Business Intelligence Umfeld: Datenhaltung, Datenmodellierung, Datentransport, Historisierung nach SCD2.
• Agile Arbeitsweise – Erfahrung als Entwickler innerhalb eines SCRUM Teams.
• Kommunikation – ausgezeichnete Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sowie die Fähigkeit, sicher und klar mit Fachbereichen und anderen Entwicklungsteams zu kommunizieren.
• Databricks & Lakehouse Erfahrung: fundierte Praxis in der Umsetzung von Lakehouse Architekturen sowie im Aufbau und Betrieb von Databricks | tiefe Kenntnisse in Delta Lake, Unity Catalog, DLT/SDP, Berechtigungsmodellen und Governance Mechanismen.
• Programmier- & Datenkompetenz: fundierte Erfahrung in Python, PySpark und SQL sowie in der Performance-Optimierung großer Datenmengen | AI-basierte Unterstützung wird souverän zur Effizienzsteigerung eingesetzt.