Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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Data & AnalyticsAbgelaufen

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

🏛 Ausgeschrieben von IPSWAYS - IPS Projects GmbH

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

Contracting⏱ 10 Monate 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: ab sofort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer zur Unterstützung unseres Kunden im Bereich Cloud-Datenmanagement. In dieser Vollzeit-Position (100 % Remote) werden Sie für die Sicherstellung eines stabilen und SLA-konformen Betriebs zentraler Datenprodukte innerhalb einer Azure-Cloud-Plattform verantwortlich sein.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Verwaltung produktiver Datenpipelines, das Incident-Management sowie Root-Cause-Analysen. Sie werden reproduzierbare Deployments auf Basis bestehender Architektur-Blueprints umsetzen und neue Gerätegenerationen in bestehende Datenstrukturen integrieren. Dabei achten Sie auf die Einhaltung von Data-Quality-, Compliance- und Governance-Vorgaben und reduzieren operative Risiken durch strukturierte Betriebs- und Dokumentationsprozesse.

Technisch arbeiten Sie mit Azure Databricks, PySpark, Azure Data Factory, Azure DevOps und Unity Catalog. Monitoring, Alerting und Dokumentation über gängige Collaboration-Tools gehören ebenfalls zu Ihren Verantwortungen.

Für diese Position bringen Sie mit: mehr als acht Jahre Erfahrung mit Azure Databricks, SQL, PySpark und Azure DevOps. Sie verfügen über mehrjährige praktische Erfahrung im SLA-getriebenen Betrieb von Datenpipelines inklusive Incident-Handling. Fundierte Kenntnisse in Unity Catalog und Access Governance sind erforderlich. Erfahrung mit Monitoring, Alerting und Data-Quality-Checks runden Ihr Profil ab. Eine strukturierte Arbeitsweise mit hoher Dokumentations- und Change-Management-Disziplin sowie sehr gute Englischkenntnisse sind essentiell.

Das Projekt beginnt ab sofort mit einer Laufzeit von 10 Monaten und einer Option auf Verlängerung.

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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.

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