Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Engineer (m/w/d) – Databricks & PySpark
Für ein laufendes Projekt suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d), der ab sofort verfügbar ist und umfangreiche Expertise in der Datenintegration, -aufbereitung und -modellierung mitbringt.
Ihre Aufgaben: • Analyse, Verständnis und Refactoring bestehender Databricks-Notebooks • Erweiterung und Weiterentwicklung von Datenpipelines • Entwicklung und Optimierung von ETL-/ELT-Prozessen • Durchführung komplexer Datentransformationen und Joins • Erstellung und Pflege von Mapping-Logiken für verschiedene Datenquellen • Sicherstellung der Datenqualität durch Data Cleansing und Validierungsmaßnahmen • Verarbeitung und Integration großer Datenmengen in einer modernen Data-Plattform
Ihre Qualifikationen (erforderlich): • Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer • Sehr gute Kenntnisse in Databricks und PySpark • Fundierte Python-Kenntnisse • Erfahrung im Aufbau, der Optimierung und Wartung von Datenpipelines • Kompetenz in komplexen Datentransformationen, Mapping-Prozessen und Datenqualitätsmanagement • Deutschsprachige Kommunikation von Vorteil
Wünschenswert: • Erfahrung mit Delta Tables • Kenntnisse in Product Information Management (PIM), BMEcat oder XML • Erfahrung mit ECLASS-Klassifizierungen • Hintergrund in der Verarbeitung von Produkt- und Stammdaten im E-Commerce oder technischen Großhandel
Einsatzort: Deutschland (Remote möglich) Projektdauer: 6 Monate Stellentyp: Freiberuflich
Skills erklärt
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- 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.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- 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).
- Datenpipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Datenqualitätsmanagement
- Prozesse und Methoden zur Sicherung, Überwachung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten.
- XML
- Textbasiertes Datenformat zur strukturierten Speicherung und zum Austausch von Informationen zwischen Systemen.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
- Kostet Nexus etwas?
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Stundensatz vs. Markt
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