Erfassung und Analyse von Anforderungen aus dem Bereich Data Analytics und Data Science, Dokumentation und Abstimmung mit relevanten Stakeholdern. Unterstützung bei der Definition einer skalierbaren, sicheren und performanten Datenplattform. Entwicklung robuster ELT-Pipelines zur automatisierten Integration von Daten in die Databricks-Plattform sowie Optimierung für Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Entwurf skalierbarer Datenmodelle nach dem Medallion-Lakehouse-Ansatz (Bronze, Silver, Gold) sowie Definition von Richtlinien für Datenqualität, Metadaten-Management und Compliance (z. B. DSGVO). Automatisierung von Workflows und Datenprozessen mit Azure Data Factory und Databricks Workflows. Aufbau von CI/CD-Pipelines für Jobs, Notebooks und Infrastrukturkomponenten mittels Infrastructure as Code (z. B. Terraform). Verantwortung für Konfiguration, Benutzer- und Zugriffsverwaltung sowie Implementierung von Sicherheitsmassnahmen (Zugriffskontrollen, Verschlüsselung) zur Sicherstellung eines stabilen und sicheren Betriebs der Azure-Databricks-Umgebung.

Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einem verwandten Bereich.
Ausgeprägte Fähigkeiten in der Datenverarbeitung & -modellierung.
Umfassende Programmierkenntnisse in Python und SQL, und gute Kenntnisse im Einsatz von Azure DevOps.
Erfahrung mit Databricks (Konfiguration, Job Scheduling & Monitoring, Unity Catalog, Zugriffskontrolle etc.).
Hohe Selbstständigkeit und Eigenverantwortung, ausgeprägte Kundenorientierung, starkes Organisationsvermögen sowie kommunikatives Geschick in deutscher Sprache.

Data Engineer

Rolle und Verantwortlichkeiten

Team / Beschreibung

Qualifikationen und Fähigkeiten