Data Engineer (m/w/d) Azure & Databricks | Cloud & Streaming

Du willst mit modernen Datenplattformen arbeiten, statt Altsysteme zu pflegen?
Dann gestalte mit uns leistungsstarke Datenlösungen für Analytics und Machine Learning in einer innovativen Cloud-Umgebung. Bei uns triffst du auf ein erfahrenes Team, neueste Technologien und echte Gestaltungsmöglichkeiten.

Als Data Engineer (m/w/d) mit Fokus auf Databricks übernimmst du:

• Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines für Batch- und Echtzeitverarbeitung (Databricks, Spark, Kafka)
• Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenarchitekturen auf der Azure Cloud
• Umsetzung von MLOps-Workflows für Machine-Learning-Projekte
• Integration und Verarbeitung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen
• Sicherstellung von Datenqualität, Performance und Sicherheit
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analyst:innen
• Betreuung und Weiterentwicklung von Streaming-Anwendungen (z. B. Flink, Spark Streaming)
• Monitoring und kontinuierliche Verbesserung der Dateninfrastruktur

Das bringst du idealerweise mit:

• Studium in Informatik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation
• Erfahrung mit Databricks (z. B. MLflow, Unity Catalog, Delta Lake)
• Sehr gute Kenntnisse in Apache Spark, Kafka und Flink
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python oder Scala, sicher im Umgang mit SQL
• Praxis mit Azure Cloud; AWS oder GCP von Vorteil
• Erfahrung mit CI/CD, Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform), Kubernetes oder Docker ist ein Plus
• Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise & Teamorientierung
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Auch ein Quereinstieg ist möglich, wenn du entsprechende praktische Erfahrung mitbringst.

Warum wir?

Dich erwartet ein kollegiales und dynamisches Umfeld, in das Du Dich vom ersten Tag aktiv einbringen und eigene Ideen in einem motivierten Team umsetzen kannst.

Wir wertschätzen Deine Leistung u.a. mit einer attraktiven Vergütung, flexiblen Arbeitszeiten und Teilzeitmodellen, Home-Office, Entwicklungsmöglichkeiten und Freiraum für Deine Persönlichkeit.

Bewerbungsprozess

1. Erstgespräch per Teams mit HR und Fachbereich; fachliche Eignung wird eingeschätzt

2. Zweitgespräch gerne vor Ort (je nach Präferenz des Kandidaten) mit HR und Fachbereich inkl. Use Case Diskussion

3. Angebot