Data Engineer (Databricks, Azure, SQL)

Databricks Azure Data Services SQL Data Engineering ETL/ELT Datenmodellierung Data Analytics Agile Methoden

Contracting⏱ Nach Vereinbarung, Start August 2026📍 Basel 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: August 2026 🏭 Energie 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für ein Projekt im Bereich Energieversorgung. Sie werden an der Entwicklung und dem Betrieb moderner Datenplattformen mitwirken und spielen eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung unserer Dateninfrastruktur.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines, die Integration verschiedener Datenquellen sowie die Sicherstellung von Datenqualität und Datenverfügbarkeit. Sie arbeiten eng mit Data Scientists und Fachbereichen zusammen, um innovative Lösungen zu schaffen.

Wir erwarten mehrjährige Erfahrung als Data Engineer mit sehr guten SQL-Kenntnissen. Fundierte Erfahrung mit Azure Data Services und Databricks ist erforderlich. Sie sollten sich mit modernen ETL-/ELT-Prozessen und Datenmodellierung auskennen sowie Erfahrung in agilen Projektumgebungen mitbringen. Sehr gute Deutschkenntnisse sind notwendig.

Vorteilhaft sind Erfahrungen im Bereich Data Analytics, Machine Learning und CI/CD-Prozesse. Kenntnisse im Energie- oder Versorgungssektor sowie Azure-Zertifizierungen sind ein Plus.

Das Projekt startet im August 2026 und bietet flexible Arbeitsbedingungen mit Hybrid-Optionen. Der Einsatzort ist Basel mit der Möglichkeit für vollständig remote Arbeit. Die Projektlaufzeit wird individuell vereinbart.

Wir bieten die Gelegenheit, an zukunftsweisenden Technologien zu arbeiten und Ihr Fachwissen in einem dynamischen Umfeld einzubringen.

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Skills erklärt

Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Azure Data Services: Cloud-Dienste von Microsoft Azure für Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse, wie Datenbanken und Big-Data-Plattformen.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
ETL/ELT: Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).
Datenmodellierung: Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Data Analytics: Analyse von Datenmengen zur Gewinnung von Erkenntnissen, Mustern und Handlungsempfehlungen für geschäftliche Entscheidungen.
Agile Methoden: Iterative und flexible Ansätze zur Softwareentwicklung und Projektmanagement, die Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Verbesserung betonen.

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Häufige Fragen zu Nexus

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