Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Senior Data Engineer (Azure & Python)
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer zur Unterstützung eines internationalen Projekts im Bereich Datenverarbeitung und -integration. Die Position ist remote mit Standort Berlin ausgeschrieben und startet am 10. August 2026. Das Engagement ist auf 12 Monate befristet und umfasst 180 Projekttage im Teilzeitumfang.
Ihre Aufgaben umfassen die Stabilisierung bestehender Implementierungen, die Vorschlagsentwicklung und Umsetzung von Qualitätsverbesserungen in existierenden Datenpipelines sowie die Fertigstellung fehlender Features. Sie werden produktionsreife Datenverarbeitungs- und Integrationssysteme entwerfen, entwickeln, implementieren und dokumentieren. Dabei liegt der Fokus auf Zuverlässigkeit, Performance, Wartbarkeit und operativer Effizienz. Sie erstellen hochwertigen, testbaren und versionskontrollierten Code nach etablierten Engineering-Standards und Best Practices.
Darüber hinaus führen Sie Code-, Design- und Architektur-Reviews durch, führen technische Assessments und Root-Cause-Analysen durch und dokumentieren Empfehlungen. Sie unterstützen das Projektteam durch technische Expertise und Beratung.
Geforderte Qualifikationen: Nachgewiesene Berufserfahrung in Software- oder Backend-Engineering, idealerweise in datenintensiven oder verteilten Systemen. Umfangreiche Expertise in der Azure Cloud Platform (Data Factory, Data Lake Storage, Functions, Event Grid). Mindestens 4 Jahre Python-Entwicklung für produktive Anwendungen. Erfahrung in der Fehlersuche komplexer produktiver Systeme. Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierungstechniken. Erfahrung mit automatisierten Build-, Test- und Deployment-Prozessen sowie Git-basierten Workflows und Azure DevOps.
Erwünscht sind weitere Erfahrungen in verwandten Technologien und Methoden. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- Azure Functions
- Serverlose Compute-Plattform von Microsoft, mit der man Code-Funktionen ausführt, ohne Server selbst verwalten zu müssen; wird für ereignisgesteuerte Aufgaben und automatisierte Prozesse eingesetzt.
- Event Grid
- Azure-Service zur ereignisgesteuerten Verarbeitung, der Meldungen von verschiedenen Quellen empfängt und an Ziele weiterleitet.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Data modeling
- Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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- Senior Backend Developer68 €/h
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AI Automation Engineer mit Fokus auf agentische Workflows, LLM-Integration, Fullstack-Entwicklung und intelligente Prozessautomatisierung.
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Stundensatz vs. Markt
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Ø 122 €/h (für diese Skills)
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