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Data & AnalyticsAbgelaufen

Senior Data Engineer – Azure Data Products (m/w/d)

Azure Databricks SQL PySpark Azure DevOps Unity Catalog Azure Data Factory Monitoring Alerting Data Quality Incident Management Englisch

Contracting⏱ 10 Monate 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: ab sofort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer zur Unterstützung unseres Kunden im Bereich Cloud-basierter Datenprodukte. In dieser Vollzeit-Position (100 % Remote) werden Sie eine Schlüsselrolle bei der Sicherstellung eines stabilen und SLA-konformen Betriebs zentraler Datenpipelines spielen.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Verwaltung produktiver Datenpipelines in der Azure-Cloud-Umgebung, einschließlich Incident-Management und Root-Cause-Analysen. Sie werden für Monitoring, Alerting und die Einhaltung von Data-Quality- sowie Governance-Vorgaben verantwortlich sein. Darüber hinaus implementieren Sie reproduzierbare Deployments basierend auf bestehenden Architektur-Blueprints und integrieren neue Gerätegenerationen in vorhandene Datenstrukturen.

Zu Ihren technischen Schwerpunkten gehören Azure Databricks, PySpark, Azure Data Factory, Azure DevOps und Unity Catalog. Sie werden strukturierte Betriebs- und Dokumentationsprozesse etablieren, um operative Risiken zu minimieren, und arbeiten eng mit Teams über Jira und Confluence zusammen.

Wir erwarten mehr als acht Jahre Erfahrung mit Azure Databricks, SQL, PySpark und Azure DevOps sowie mehrjährige praktische Erfahrung im SLA-getriebenen Betrieb von Datenpipelines. Fundierte Kenntnisse in Unity Catalog und Access Governance sind erforderlich. Sie sollten ein strukturiertes Arbeitsverfahren mit hoher Dokumentations- und Change-Management-Disziplin mitbringen und sehr gute Englischkenntnisse besitzen.

Das Projekt beginnt ab sofort mit einer Laufzeit von zehn Monaten und einer Option auf Verlängerung. Dies ist eine ausgezeichnete Gelegenheit, Ihre Expertise in einer modernen Cloud-Umgebung einzubringen und an kritischen Datenprodukten zu arbeiten.

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Skills erklärt

Azure Databricks: Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
PySpark: Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
Azure DevOps: Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
Unity Catalog: Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
Azure Data Factory: Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
Monitoring: Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Alerting: Benachrichtigungssystem, das automatisch Meldungen bei bestimmten Ereignissen oder Fehlern auslöst; wird in Überwachungs- und Monitoring-Systemen verwendet.
Data Quality: Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird in Datenmanagement und Business Intelligence eingesetzt.
Incident Management: Ein Prozess zur schnellen Erkennung, Dokumentation und Behebung von Störungen oder Sicherheitsvorfällen, um Ausfallzeiten zu minimieren.
Englisch: Fremdsprache, die in internationalen Projekten, technischer Dokumentation und globaler Kommunikation verwendet wird.

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