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Data & AnalyticsAbgelaufen

Senior Data Engineer (m/w/d) Remote

Azure Databricks SQL PySpark Unity Catalog Azure DevOps CI/CD-Pipelines Monitoring Alerting Incident Management Datenpipelines Data Quality Checks

Contracting⏱ 3 Monate (Ende September 2026 - Dezember 2026) 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: Ende September 2026 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer (m/w/d) für ein anspruchsvolles Kundenprojekt im Bereich Datenplattformen. Die Position ist auf drei Monate befristet und wird vollständig remote ausgeübt.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung, Implementierung und den operativen Betrieb von Datenpipelines zur Integration verschiedener Quellsysteme. Sie werden für die technische Harmonisierung und Integration von Datenquellen innerhalb einer Cloud-Datenplattform verantwortlich sein und den Aufbau sowie die Weiterentwicklung einer unternehmensweiten Data Foundation vorantreiben. Darüber hinaus sichern Sie die Stabilität des Produktivbetriebs durch Monitoring, Alerting und proaktive Fehlerbehebung.

Weitere Aufgaben sind die Durchführung von Data Quality Checks, kontinuierliche Optimierungen der Datenverarbeitung, Umsetzung von CI/CD-Prozessen sowie die Erstellung technischer Dokumentationen.

Für diese Position bringen Sie fundierte praktische Erfahrung mit modernen Cloud-Datenplattformen und deren Ökosystemen mit. Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse in SQL und Python-basierten Datenverarbeitungsframeworks. Erfahrung mit Governance-Konzepten, Berechtigungsverwaltung und DevOps-Praktiken ist essentiell. Sie haben nachweislich produktive Datenplattformen betrieben und sind mit Monitoring sowie Incident Management vertraut.

Wünschenswert sind Erfahrungen mit IoT-Datenströmen oder spezialisierter Datenverarbeitung. Sehr gute Deutschkenntnisse runden Ihr Profil ab.

Dies ist eine Freelance-Position mit klassischem Dienstleistungsvertrag. Startdatum ist Ende September 2026.

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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.
Unity Catalog: Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
Azure DevOps: Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
CI/CD Pipelines: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
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.
Incident Management: Ein Prozess zur schnellen Erkennung, Dokumentation und Behebung von Störungen oder Sicherheitsvorfällen, um Ausfallzeiten zu minimieren.
Datenpipelines: Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
data quality checks: Automatisierte oder manuelle Überprüfungen zur Sicherstellung der Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten.

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