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Data & Analyticsvor 3 Tagen

Databricks Data Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Constaff GmbH
Contracting⏱ 3 Monate ++📍 Köln 🏢 40% vor Ort 🚀 Start: Oktober 2026 ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Databricks Data Engineer (m/w/d) für ein spannendes Migrationsprojekt im Raum Köln. Die Position ist mit 60% Remote-Anteil ausgeschrieben und startet im Oktober 2026 mit einer Laufzeit von mindestens 3 Monaten.

Ihre Aufgaben: Sie verantworten die Migration einer bestehenden Data-Warehouse-Infrastruktur in eine moderne Lakehouse-Architektur auf Basis von Azure und Databricks. Dabei entwickeln und optimieren Sie skalierbare Datenpipelines mit Databricks, Python, PySpark und SQL. Sie überführen bestehende ETL-Prozesse in performante Databricks-Pipelines und implementieren robuste Datenmodelle inklusive Historisierung nach SCD2-Standard. Darüber hinaus sichern Sie Datenqualität, Governance und Berechtigungsmanagement ab und begleiten Tests, Parallelbetrieb und den finalen Cutover. Sie arbeiten eng mit Fachbereichen und Entwicklungsteams in einem agilen Scrum-Umfeld zusammen.

Ihre Qualifikationen: Sie bringen fundierte Erfahrung mit Databricks und Lakehouse-Architekturen mit. Tiefgreifende Kenntnisse in Delta Lake, Unity Catalog, DLT/SDP und Data Governance sind erforderlich. Sie verfügen über sehr gute Fähigkeiten in Python, PySpark und SQL sowie Erfahrung in der Verarbeitung und Optimierung großer Datenmengen. Kenntnisse in Datenmodellierung, Data Warehousing und SCD2-Historisierung sind essentiell. Erfahrung bei der Migration klassischer ETL-Prozesse zu Databricks ist von Vorteil. Sie arbeiten agil nach Scrum, nutzen KI-gestützte Entwicklungstools sicher und verfügen über eine selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie ausgezeichnete Deutschkenntnisse.

Anforderungen

Rollenfamilie
Daten / KI
Sprachen
Deutsch (verhandlungssicher)

Rahmenbedingungen

Abrechnung
Nach Aufwand
Gesuchte Personen
1

Projekt

Projektart
Migration / Modernisierung
Vermittlung
Über Vermittler

Skills erklärt

Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Delta Lake
Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
Unity Catalog
Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
DLT
Distributed Ledger Technology; dezentralisierte Technologie zur Speicherung und Verwaltung von Transaktionsdaten über mehrere Knoten.
Data Governance
Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
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.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Data Warehousing
Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
ETL
Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
Datenmodellierung
Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Azure
Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Oracle
Großes relationales Datenbanksystem für die Verwaltung großer Datenmengen in Unternehmen; wird für komplexe Geschäftsanwendungen und Datenspeicherung eingesetzt.
Scrum
Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.

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