Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Datenpipelines auf Databricks mit SQL, Python und PySpark.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit internationalem Team aus über 40 Nationalitäten.
- Vorteile: Monatliches Gehalt von 5.500 €, flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Genieße die Möglichkeit, remote aus verschiedenen Ländern zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Databricks, SQL, Python und Datenmodellierung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir stellen einen Databricks Data Engineer ein, um skalierbare Datenpipelines und kuratierte Datenprodukte auf Databricks zu entwerfen, zu erstellen und zu betreiben. Sie werden in den Bereichen Ingestion, Transformation, Governance und Lieferung arbeiten – unter Verwendung von SQL, Python und PySpark und dabei starke Prinzipien der Datenlagerung (Kimball) anwenden.
Diese Rolle erfordert praktische Erfahrung mit den Funktionen der Databricks-Plattform, einschließlich Unity Catalog und Lakeflow Declarative Pipelines, sowie einen disziplinierten Ansatz zur Qualitätssicherung durch Validierung/Erwartungen.
Verantwortlichkeiten:- Erstellen und Pflegen von produktionsreifen Datenpipelines in Databricks unter Verwendung von SQL, Python und PySpark.
- Implementieren von ELT/ETL-Mustern für Batch- und (wo relevant) Streaming-Datenverarbeitung.
- Entwickeln und Pflegen von Lakehouse-Datenmodellen und kuratierten Datensätzen, die an DWH-Best Practices (Kimball/Inmon/Data Vault) ausgerichtet sind.
- Verwenden von Databricks-eigenen Funktionen zur Implementierung robuster, wartbarer Pipelines (z.B. Lakeflow Declarative Pipelines).
- Implementieren von Datenqualitätsprüfungen (z.B. Erwartungen) und Monitoring, um Zuverlässigkeit und Vertrauen in Datenprodukte sicherzustellen.
- Konfigurieren und Verwalten von Governance- und Zugriffskontrollen mit Unity Catalog, einschließlich Kataloge/Schemata, Berechtigungen und lineage-freundliche Praktiken.
- Optimieren von Leistung und Kosten (Cluster-Größe, Partitionierung, Dateigrößen, Caching, Abfrageoptimierung).
- Zusammenarbeiten mit Analytics-, Data Science- und Engineering-Stakeholdern, um Anforderungen in gut definierte Datenverträge und Ergebnisse zu übersetzen.
- Erstellen und Pflegen von technischen Dokumentationen für Pipelines, Modelle und betriebliche Handbücher.
- Unterstützen von operativer Exzellenz: Vorfallreaktion, Ursachenanalyse und kontinuierliche Verbesserung der Zuverlässigkeit der Datenplattform.
- Nachgewiesene, praktische Databricks-Erfahrung in Produktionsumgebungen.
- Starke Kenntnisse in SQL, Python und PySpark für Datenengineering-Arbeitslasten.
- Praktische Erfahrung mit Databricks-spezifischen Technologien wie: Lakeflow Declarative Pipelines (DLT), Erwartungen/Datenqualitätsvalidierungsmuster, Unity Catalog (Governance, Zugriffskontrolle, Katalog/Schema-Management).
- Solide Erfahrung mit Design- und Modellierungsmethoden für Datenlager (Kimball, Inmon oder Data Vault).
- Verständnis der Grundlagen des Datenengineerings: Orchestrierungsmuster, inkrementelle Verarbeitung, SCDs, Metadatenmanagement und Beobachtbarkeit.
- Erfahrung mit Microsoft SQL Server und T-SQL.
- Erfahrung in Azure (z.B. ADLS, Azure-Netzwerk-/Sicherheitskonzepte, Identität/Authentifizierung).
- Kenntnisse in Git-basierten Workflows (Branching, Code-Reviews) und CI/CD für Datenpipelines.
- Ownership-Mindset: Sie bauen es, Sie betreiben es.
- Pragmatisches Engineering: Fokus auf Zuverlässigkeit, Klarheit und Wartbarkeit über „clever“.
- Starke Kommunikation: Fähigkeit, Stakeholder über Definitionen, Annahmen und Kompromisse abzustimmen.
- Das Einstiegsgehalt für diese Position beträgt 5.500 € pro Monat (B2B-Kooperationsart).
- Ein wirklich globaler Arbeitsplatz – arbeiten Sie mit Fachleuten aus über 40 Nationalitäten zusammen, die unterschiedliche Expertise, Perspektiven und eine kollaborative internationale Kultur einbringen.
- Hybrides und flexibles Arbeiten – wir unterstützen die Work-Life-Balance mit Remote-Arbeitsoptionen und modernen Büros in ganz Europa.
- Eine Kultur des Wachstums – wir investieren in Ihre Zukunft, bieten LinkedIn Learning, Mentoring und Programme zur beruflichen Entwicklung, einschließlich HiPo- und Führungsentwicklungsinitiativen zur Unterstützung Ihrer Karriere.
- Finanzielle Wachstumschancen – profitieren Sie von unserem Programm zur Aktienkaufanpassung, das es Ihnen ermöglicht, in Ihre Zukunft mit angepassten Beiträgen und langfristigen finanziellen Belohnungen zu investieren.
- Workation-Programm – arbeiten Sie bis zu 2 Monate pro Jahr remote aus verschiedenen Ländern und erleben Sie neue Kulturen, während Sie verbunden und produktiv bleiben.
Wir können künstliche Intelligenz (KI)-Tools verwenden, um bestimmte Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, z. B. bei der Überprüfung von Bewerbungen, der Analyse von Lebensläufen oder der Bewertung von Antworten anhand vordefinierter Kriterien. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen jedoch nicht das menschliche Urteil. Alle endgültigen Einstellungsentscheidungen werden von menschlichen Recruitern getroffen. Indem Sie sich bewerben, bestätigen Sie, dass Sie unsere Datenschutzrichtlinie für die Rekrutierung gelesen und akzeptiert haben.
Databricks Data Engineer Arbeitgeber: Multitude IT Labs
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten, das von einer Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit geprägt ist. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Weiterbildungsangeboten und einem einzigartigen Workation-Programm ermöglichen wir es unseren Mitarbeitern, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig neue Kulturen zu erleben. Unsere transparente Unternehmenskultur fördert den Austausch und die persönliche Entwicklung, während wir durch ein attraktives Vergütungssystem auch Ihre finanzielle Zukunft unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Databricks Data Engineer erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Multitude IT Labs zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Databricks Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Databricks Data Engineer bei Multitude IT Labs gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Multitude IT Labs vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Multitude IT Labs entscheidend sein!
