Data Engineer (Databricks, Python, SQL)
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Data Engineer für die Entwicklung und Unterstützung eines globalen Procurement Data Lake bei einem international tätigen Fertigungsunternehmen. Die Rolle konzentriert sich auf Backend-Datenintegration, -verarbeitung und -modellierung mit Fokus auf Enterprise-Anwendungen wie SAP, ERP, D365 und ServiceNow.
Die Position ist vollzeitig und langfristig angelegt (mindestens 3+ Jahre) und befindet sich in São Paulo, Brasilien mit 80% Remote-Möglichkeit. Der Starttermin ist Dezember 2026 oder Januar 2027.
Anforderungen: - Mindestens 5 Jahre fortgeschrittene SQL-Kenntnisse - Expertise in Python und PySpark für verteilte Datenverarbeitung, Automatisierung und Notebook-Entwicklung mit modularem, testbarem und dokumentiertem Code - Erfahrung mit Azure Data Factory für Datenaufnahme und Orchestrierung - Kenntnisse in Azure Synapse Analytics für Datenverarbeitung und -bereitstellung sowie Databricks für Notebooks und Datentransformation - Versionscontrol mit Azure DevOps und Git, einschließlich Code-Review und automatisierter Tests - Integration von REST APIs und unternehmensinternen Datenquellen mit Verständnis für Authentifizierung, Pagination, Fehlerbehandlung und inkrementelle Ladestrategien - Kompetenz in relationaler und analytischer Modellierung, ETL/ELT-Prozessen und Lakehouse-Architektur
Diese Rolle bietet die Gelegenheit, an einem globalen Dateninfrastruktur-Projekt mitzuwirken und komplexe Datenintegrationsprozesse zu gestalten. Idealerweise bringen Sie umfangreiche Erfahrung in der Datenmodellierung und Cloud-basierten Datenplattformen mit.
Anforderungen
- Rollenfamilie
- Daten / KI
- Berufserfahrung
- mindestens 5 Jahre
- Rechtsform
- Einzelfreelancer möglich
Projekt
- Projektart
- Weiterentwicklung
- Vermittlung
- Über Vermittler
Skills erklärt
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- Azure Synapse Analytics
- Cloud-Plattform von Microsoft für Data Warehousing und Big-Data-Analyse, die SQL und Spark kombiniert.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- REST APIs
- Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.
- 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).
- SAP
- Enterprise-Resource-Planning-System zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Personal, Logistik und Produktion in Unternehmen.
- ERP
- Enterprise-Resource-Planning-System, das Geschäftsprozesse eines Unternehmens wie Finanzen, Personalwesen und Lagerverwaltung integriert.
- Dynamics 365
- Microsoft Dynamics 365 ist eine Cloud-basierte Suite von Business-Anwendungen für Vertrieb, Kundenservice, Finanzen und Betrieb.
- ServiceNow
- Cloud-Plattform für IT-Service-Management, Workflow-Automatisierung und digitale Geschäftsprozesse.
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