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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die technische Weiterentwicklung der Data Management & Analytics Plattform als Technical Expert Databricks.
- Arbeitgeber: LBBW, eine führende Bank in Deutschland mit innovativem Ansatz im Finanzsektor.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und umfassendes Gesundheitsmanagement.
- Andere Informationen: Tolle Karriereentwicklungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Umfeld und forme die Zukunft der Finanzwelt.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit Databricks und Azure DevOps.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Über uns
Einsatzort: Stuttgart, teilweise remote
Die LBBW zählt zu den führenden Banken Deutschlands und ist ein innovatives Unternehmen im Finanzsektor. Neben traditionellen Bankdienstleistungen beschäftigen wir uns mit den Bereichen Digitalisierung, Nachhaltigkeit und internationale Märkte. Wir bieten ein Umfeld, das persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Mit über 10.000 Mitarbeitenden gestalten wir die Zukunft der Finanzwelt – Gemeinsam #NeuesSchaffen.
Die Perspektiven und Möglichkeiten in der LBBW-IT sind vielfältig und umfassen alle Bereiche einer modern aufgestellten IT. In der Gruppe Data & Analytics Services verantworten wir die Entwicklung und den Betrieb unserer Plattformen und Services rund um die Themen Data, Data Management, Analytics/KI und Generative KI. Unsere Mission ist es, den wertschöpfenden Einsatz von Daten in der LBBW zu ermöglichen. Hierfür bauen wir die Plattformen und Services der Zukunft.
Aufgaben:
- Gestaltung der technischen Weiterentwicklung der Data Management & Analytics Plattform als Technical Expert Databricks und Schaffung der Grundlage für moderne Data-, Analytics-, BI- und KI-Anwendungsfälle in der LBBW.
- Entwicklung, Automatisierung und Verwaltung der Azure-Databricks-Infrastruktur mit Terraform inklusive Aufbau und Pflege der benötigten Netzwerke zur Bereitstellung einer skalierbaren, sicheren, stabilen und gut wartbaren Plattform.
- Gestaltung der Integration von Microsoft Fabric und Power BI in die Data Management & Analytics Plattform, insbesondere für Reporting-, Self-Service-BI- und Analytics-Szenarien.
- Implementierung von Best Practices für CI/CD-Pipelines in Azure DevOps sowie Erweiterung der Plattform um Schnittstellen, technische Komponenten, Features und 3rd-Party-Analytics-Werkzeuge.
- Gestaltung der Lakehouse-Architektur auf Basis von Delta Lake sowie Beratung der Nutzer bei der Modellierung robuster Bronze/Silver/Gold-Datenstrukturen und Data Pipelines (ETL/ELT) für Reporting, Analytics und KI-/ML-Anwendungen.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers, BI-Teams, Data Scientists und Fachbereichen zur Überführung fachlicher Anforderungen in effiziente technische Lösungen.
- Sicherstellung des stabilen produktiven Betriebs der Plattform inklusive Monitoring, Fehleranalyse, Automatisierung und kontinuierlicher Verbesserung.
Profil:
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, (Wirtschafts-)Informatik, Medieninformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
- Praktische Erfahrung mit Databricks, in der Bereitstellung von Databricks als Plattform, mit ausgewiesener Expertise in diesem Umfeld.
- Mehrjährige Erfahrung in der Terraform-Entwicklung und in der Arbeit mit Azure DevOps sowie fundierte Kenntnisse in Unity Catalog und im Berechtigungsmanagement mit Microsoft Entra ID.
- Erfahrung in der technischen Bereitstellung von Microsoft Fabric und Power BI, insbesondere im Zusammenspiel mit Lakehouse-/Data-Warehouse-Architekturen, Berechtigungsmodellen, Deployment-Prozessen und produktionsnahen Reporting-Szenarien.
- Sehr gute konzeptionelle und architektonische Fähigkeiten sowie Erfahrung in der Implementierung von Data Lakehouse- und Medaillon-Architekturen und mit Delta Lake.
- Erfahrung im Plattformbetrieb/SRE, insbesondere in Monitoring, Incident- und Problem-Management.
- Sehr gute Kenntnisse in Python, Spark/PySpark und SQL sowie fundierte Erfahrung im verteilten Rechnen auf Databricks.
- Hohe Umsetzungskompetenz, ausgeprägte Teamorientierung sowie Freude an gemeinsamer Gestaltung.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Was wir bieten:
- Modernes Talentmanagement zur Karriereentwicklung.
- Aktive Förderung einer guten Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben (u.a. über flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals sowie die Möglichkeit teilweise mobil oder im Homeoffice zu arbeiten).
- Attraktive betriebliche Altersversorgung.
- Umfassendes Gesundheitsmanagement (u.a. Kooperation mit Fitnessstudios, Betriebsärztlicher Dienst, Vorsorgeuntersuchungen).
- Interessante Leasingmöglichkeiten, z.B. Job-Rad, Tablet, Smartphone.
- Tolle Lunch-Angebote (Bio, vegetarisch oder vegan).
- Mehrere Kindertagesstätten.
Technical Expert Databricks (m/w/d) - LBBW Arbeitgeber: LBBW
Kontaktperson:
LBBW HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Technical Expert Databricks (m/w/d) - LBBW
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen durchgehst und deine Antworten übst. Zeig, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch gut ins Team passt!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Zeig deine Leidenschaft für die Branche! Sprich über Projekte, an denen du gearbeitet hast, und wie du die neuesten Technologien wie Databricks oder Azure DevOps genutzt hast. Das wird Eindruck machen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Technical Expert Databricks (m/w/d) - LBBW
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen!
Zeig deine Erfahrungen!: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen, die relevant für die Stelle sind. Wir suchen nach konkreten Beispielen, die zeigen, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis eingesetzt hast.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LBBW vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit Databricks und den spezifischen Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie du diese Technologien in der Praxis anwenden kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und bereite dich darauf vor, diese im Detail zu erläutern. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast, insbesondere in Bezug auf Data Management und Analytics.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Engineers und BI-Teams gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in diesen Projekten gespielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Data & Analytics bei LBBW oder nach den nächsten Schritten in der technischen Entwicklung.