Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Senior Data Engineer (Python/Databricks)
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer (m/f/d) für ein 6-monatiges Projekt im Umfang von 100 Tagen (Teilzeit) mit flexibler Remote-Arbeit und Standort Berlin. Starttermin: 01.07.2026.
Aufgaben: Sie werden verantwortlich für die Konzeption, Entwicklung und Optimierung von Databricks-Notebooks und strukturierten Workflows mit Fokus auf modularen, wiederverwendbaren Code. Sie verwalten Databricks-Tabellen, optimieren Speicherschichten und implementieren Partitionierungs-, Indexierungs- und Datenkompaktierungsstrategien für maximale Performance und Kosteneffizienz. Die Bereitstellung von Datenpipelines und Analytics-Lösungen nach Databricks Best Practices, einschließlich Versionskontrolle, Continuous Integration und Monitoring, gehört zu Ihren Kernaufgaben. Sie entwickeln Datenpipelines und Automatisierungsskripte in Python, führen Code-Reviews durch und tragen zur Sicherheit und Qualität des Codes bei. Darüber hinaus koordinieren Sie mit verschiedenen Stakeholdern, um Entwicklung mit Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen abzustimmen, unterstützen technische Verfeinerungssitzungen und dokumentieren technische Aspekte des Projekts.
Anforderungen: Minimum 4 Jahre Erfahrung in Data Engineering mit Python und mindestens 3 Jahre mit Datenprodukten (Databricks/Spark, Data Lake). Erforderlich sind Kenntnisse in Git, Versionskontrolle, Release Management und CI/CD. Erfahrung mit Output Ports, Performance SLAs, Caching-Strategien sowie REST- und nachrichtenbasierte Output Ports ist notwendig. Sprachanforderungen: Deutsch B2 oder höher, Englisch C1 oder höher. Vorteilhaft sind Erfahrungen mit Apache Spark, Airflow, Kafka, Azure Data Engineering Stack, Clean Architecture, Data Meshing und Energiewirtschaft.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- Data Lake
- Ein zentrales Speichersystem, das große Mengen an Rohdaten in verschiedenen Formaten sammelt und speichert, um sie später für Analysen und Auswertungen zu nutzen.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
- Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen.
- C
- Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
- .NET
- Softwareframework von Microsoft zur Entwicklung von Anwendungen für Windows, Web und Cloud mit Programmiersprachen wie C# oder VB.NET.
- Blazor
- Web-Framework von Microsoft zur Entwicklung von interaktiven Webanwendungen mit C# statt JavaScript; ermöglicht Full-Stack-Entwicklung mit einer Programmiersprache.
- Clean Architecture
- Softwarearchitektur-Prinzip, das durch klare Schichtung und Unabhängigkeit von Frameworks wartbare und testbare Systeme schafft.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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