Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Databricks & Agentic AI Expert
🏛 Ausgeschrieben von Hays AGFür ein internationales Energieunternehmen suchen wir einen erfahrenen Databricks-Experten zur Durchführung einer strategischen Migration von Databricks Legacy DBFS zu Unity Catalog. Das Projekt umfasst die komplette Umstellung von DBFS Mount Paths auf S3 Paths und Volumes sowie die Migration aller Jobs, Cluster, Volumes und Tabellen in Public & Private Databricks-Umgebungen.
Zu den Hauptaufgaben gehören die Analyse und das Refactoring bestehender Databricks Jobs und Notebooks für Unity-Catalog-Kompatibilität, die Weiterentwicklung von Cluster- und Berechtigungskonzepten sowie die Entwicklung standardisierter Migrationsansätze für verschiedene Teams. Darüber hinaus sind Performance-Optimierungen, der Aufbau von Databricks Apps & Dashboards und die enge Zusammenarbeit mit Data Engineering und Cloud Platform Teams erforderlich.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Konzeption und ersten Umsetzung KI-gestützter agentischer Logiken im Databricks-Umfeld, einschließlich der Nutzung von Agentic Bricks und AI-zentrierten Architekturen.
Wir erwarten tiefgehende Hands-on-Erfahrung mit Databricks, praktische Projekterfahrung mit Unity Catalog-Migrationen und sehr gute Kenntnisse in Apache Spark, PySpark, Python und SQL. AWS-Erfahrung, insbesondere mit S3 und Databricks-Integration, sowie Kenntnisse in Infrastructure as Code und Monitoring-Tools sind erforderlich. Interesse an KI-gestützten Ansätzen in Data-Plattformen ist von Vorteil.
Das Projekt bietet großen Gestaltungsspielraum, hohe strategische Sichtbarkeit und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit starken Engineering-Teams in einem modernen Databricks-Umfeld mit Fokus auf Security und Governance.
Skills erklärt
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Unity Catalog
- Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- 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.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- S3
- Amazon Simple Storage Service, ein Cloud-Speicherdienst für große Datenmengen; wird verwendet, um Dateien, Backups und Daten flexibel in der Cloud zu speichern und zu verwalten.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- Agentic AI
- Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
- Delta Lake
- Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
- Observability
- Fähigkeit, den Zustand und das Verhalten von IT-Systemen durch Metriken, Logs und Traces zu überwachen und zu verstehen.
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