Senior Data Engineer (Databricks)

🕒 vor 9 Monaten

🇪🇺 Europa – Remote

⏳ Vertrag

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 70%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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futureproof consulting

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1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2015

💼 Beratung

📣 Marketing

🔒 Cybersecurity

Consulting • Marketing • Cybersecurity

futureproof consulting ist eine Beratungsfirma, die sich auf Daten, Analytik, Cybersicherheit und IT-Infrastruktur spezialisiert hat. Sie bieten Beratungs- und Implementierungsdienste an, um Organisationen dabei zu helfen, ihre Daten- und Analyseplattformen zu sichern, zu verwalten und wertvoll zu nutzen, und unterstützen die Anforderungen an die Unternehmensinfrastruktur. Mit Sitz in Říčany, Tschechien, agieren sie als B2B-Beratung und veröffentlichen Kontakt- und Firmendetails zur Kundenbindung.

Beschreibung

• Entwicklung, Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines für Anwendungsfälle in den Bereichen Analytics, Reporting und Machine Learning • Entwicklung, Aufbau und Wartung von ETL-/ELT-Pipelines mit Python und Databricks • Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus mehreren Quellsystemen in den Data Lake und das Data Warehouse • Erstellung von Datentransformationsregeln und Datenmodellen für Analytics und Reporting • Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Logging, Monitoring und Orchestrierungsverfahren • Pflege von Datenkatalogen und Unterstützung einer transparenten Data Lineage • Zusammenarbeit mit Product Analysts, Data Scientists und ML Engineers zur Verbesserung der Datenverfügbarkeit und -nutzbarkeit • Einsatz von Verfahren der testgetriebenen Entwicklung, sofern relevant • Arbeit mit Git-basierter Versionskontrolle, Branching-Strategien, Docker und CI/CD-Tools • Erstellung und Pflege einer klaren technischen Dokumentation sowie SDLC-Dokumentation

🎯 Anforderungen

• Mindestens 7 Jahre einschlägige Berufserfahrung im Data Engineering • Sehr gute praktische Erfahrung mit Python • Praktische Erfahrung mit ETL/ELT in Databricks • Sehr gute Kenntnisse der AWS-Cloud-Services • Fundierte Datenbankkenntnisse und sehr gute SQL-Kenntnisse • 2–3 Jahre Erfahrung mit Spark/PySpark • Erfahrung mit Git, Docker und CI/CD-Tools • Gutes Verständnis der SDLC-Dokumentation • Fähigkeit zur klaren Kommunikation mit Engineering-, Analytics- und Data-Science-Teams • Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Pharmaindustrie oder in einem vergleichbaren Umfeld • Von Vorteil: Erfahrung mit Data Governance, Datenkatalogen oder Tools für Data Lineage • Von Vorteil: Erfahrung in der Unterstützung von Machine-Learning- oder Advanced-Analytics-Teams • Von Vorteil: Erfahrung in regulierten oder konzerngeprägten Umgebungen • Von Vorteil: Kenntnisse moderner Data-Lakehouse-Architekturen

🏖️ Vorteile

• Remote-Arbeitsmodell • Freiberufliche Tätigkeit / Vertragsengagement • Zeitlicher Umfang von 40 Stunden pro Woche