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Data & AnalyticsAbgelaufen

Data Engineer (m/w/d) – Databricks & Analytics

Datenmodellierung Datenintegration Azure Databricks PySpark Delta Lake Python Data Warehouse Azure Data Factory Unity Catalog Spark SQL Datenvalidierung BI Englisch

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Für ein Analytics-Projektteam suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) auf freiberuflicher Basis. Du wirst an der Entwicklung und dem Betrieb von skalierbaren Datenprodukten mitwirken und das Unternehmen bei der datengetriebenen Geschäftsentwicklung unterstützen.

Deine Aufgaben: - Entwicklung und Betrieb von skalierbaren Datenpipelines mit Databricks und PySpark - Design von Datenmodellen und Data-Warehouse-Strukturen für analytische Use Cases - Implementierung von Delta-Lake-Architekturen mit Fokus auf Performance und Versionierung - Aufbau und Sicherstellung von Datenqualität durch Validierung und Bereinigung - Verwaltung von Databricks-Komponenten wie Unity Catalog, Volumes und Spark SQL - Integration und Weiterentwicklung von Orchestrierungslösungen - Enge Zusammenarbeit mit Analysten und Stakeholdern bei der Anforderungsaufnahme

Dein Profil: - Fundierte Erfahrung in Datenmodellierung, Datenintegration und BI-Tools - Nachgewiesene Expertise mit Databricks-Plattform und PySpark - Starke Python-Engineering-Skills - Erfahrung in der Konzeption und Wartung von Datenpipelines und Data Warehouses - Gutes Verständnis für analytische Anforderungen und Datenschema-Design - Kenntnisse in modernen Cloud-Datenplattformen - Verhandlungssichere Englischkenntnisse

Wir bieten ein spannendes Projekt mit modernen Technologien und der Möglichkeit, innovative Datenprodukte zu gestalten.

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Skills erklärt

Datenmodellierung: Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Datenintegration: Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches System oder Format.
Azure: Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
PySpark: Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
Delta Lake: Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Data Warehouse: Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
Azure Data Factory: Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
Unity Catalog: Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
Datenvalidierung: Überprüfung von Daten auf Korrektheit, Vollständigkeit und Einhaltung definierter Regeln oder Formate.
BI: Business Intelligence; Sammlung von Technologien und Methoden zur Analyse von Geschäftsdaten, um Entscheidungen zu unterstützen.
Englisch: Fremdsprache, die in internationalen Projekten, technischer Dokumentation und globaler Kommunikation verwendet wird.

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