Entwicklung performanter ELT-Pipelines für Databricks und Optimierung hinsichtlich Skalierbarkeit und Effizienz

Design skalierbarer Datenmodelle nach dem Medallion-Lakehouse-Prinzip inklusive definierter Data-Quality- und Compliance-Regeln

Erfassen und Abstimmen von Datenanforderungen aus Data Analytics und Data Science mit diversen Stakeholdern

Automatisierung mittels Azure Data Factory, Databricks Workflows sowie Aufbau von CI/CD-Pipelines via Infrastructure as Code

Verantwortung für Security, Governance und den stabilen Betrieb der Azure-Databricks-Umgebung

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einem ähnlichen Fachgebiet

Sehr gute Fähigkeiten in Datenverarbeitung und Datenmodellierung

Sicherer Umgang mit Python, SQL und Azure DevOps

Praxis mit Databricks (u. a. Konfiguration, Job-Steuerung, Monitoring, Access Management)

Selbstständige, kundenorientierte Arbeitsweise sowie sichere Deutsch-Kommunikation