Konzeption, Implementierung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines und Lakehouse-Lösungen mit Databricks, Spark und Delta Lake. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Python und SQL erforderlich. Zugang zu AI-Tools und eigene Databricks Workspaces.
Konzeption, Entwicklung und Betrieb von produktionsreifen Datenplattformen und Data Pipelines in der Cloud. Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering erforderlich. Weiterbildungsbudget und -zeit.
Aufbau und Weiterentwicklung von Data Pipelines in Microsoft Fabric (Data Factory, Data Engineering, Lakehouse). Erfahrung mit Microsoft Fabric oder Komponenten der Datenplattform erforderlich. Quartals- und Teamtreffen, Sommer- und Weihnachtsfeiern.
Optimierung von Spark-Pipelines und Entwicklung skalierbarer ELT/ETL-Prozesse mit Airbyte und dbt in der Databricks-Umgebung eines FinTech-Unternehmens. 5+ Jahre Erfahrung mit modernen Cloud Data Stacks, Databricks und dbt erforderlich. Bis zu 15 Tage Workation innerhalb der EU pro Kalenderjahr.
Building scalable data pipelines and migrating to Azure-based solutions for Europe's No.1 e-pharmacy. 5+ years of data engineering experience with Python required. Kindergarten grant, WFH up to 20 days/year in EU.
Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenplattformen mit Databricks, Spark und Azure Data Services für die Außenwerbung. Mehrjährige Erfahrung im Aufbau moderner Datenplattformen erforderlich. 30 Tage Urlaub, Sabbatical und flexible Arbeitszeiten.
Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines und Lakehouse-Strukturen für globalen Assistance-Anbieter mit 12.000+ Mitarbeitenden. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Engineering, Data Warehousing oder Datenintegration erforderlich. Mobiles Arbeiten deutschlandweit, Kombination aus Büroarbeit und Smart Working.
Entwurf, Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines auf der Google Cloud Platform. Führungserfahrung und People Leadership erforderlich. 30 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten mit 2 Tagen Homeoffice/Woche.
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Aufbau und Pflege von ETL-Pipelines für Automotive-Projekte wie autonomes Fahren. Fundierte SQL- und Python-Kenntnisse erforderlich. Homeoffice, überdurchschnittliches Gehalt mit individuellen Zuschlägen.
Entwicklung, Wartung und Optimierung von Datenpipelines mit Python, Pandas und Spark für den größten unabhängigen Versicherer Schleswig-Holsteins. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer erforderlich. 12 Monatsgehälter plus Tantieme, betriebliche Altersvorsorge.
Building and maintaining data pipelines and architecture for mobile app growth technologies. Apache Flink and stateful stream processing experience required. Hybrid work, visa support, and generous vacation days.
Entwicklung von End-to-End-Datenprodukten für Europas größten Handels- und Touristikkonzern. Konzeption und Betrieb skalierbarer Pipelines mit modernen Cloud-Technologien erforderlich. Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
Entwurf und Realisierung technischer Grundlagen für personalisierte Marketingkampagnen mit Cloud-Technologien und KI. Grundkenntnisse in C#, Python oder Pyspark sowie SQL erforderlich. Ergonomische Arbeitsplätze und aktuelle Hard-/Software.
Building cloud-native data pipelines on Azure Data Services and Databricks for Europe's No.1 e-pharmacy. 4+ years data engineering experience required. Work from home up to 20 days/year in EU, Urban Sports Club membership.
Weiterentwicklung der cloudbasierten Data-Warehouse-Architektur in Microsoft Azure mit Fokus auf ETL-Prozesse und CI/CD-Pipelines. Sehr gute (T-)SQL-, R- und/oder Python-Kenntnisse erforderlich. Herausragende Altersvorsorge und Zuschuss zum Deutschlandticket.
Building robust batch and streaming data pipelines for AI/ML consumption on Databricks. Expert-level Databricks, Spark, Python, and SQL skills required. Hybrid model, flexible hours, relocation support.
Building scalable data pipelines in Google Cloud and BigQuery for global research solutions. Strong SQL and Python skills required. Collaboration with data analysts and BI developers.
Entwurf von Datenmodellen und Orchestrierung von ETL-Pipelines für technischen Bedarf mit Millionen von Produkten. Mehrjährige Cloud Data Engineering Erfahrung (GCP/BigQuery) erforderlich. Sonderurlaub und betriebliche Kindertagesstätte.
Aufbau und Betrieb einer zentralen Datenplattform für Capacity Management mit Fokus auf AWS-Services wie Redshift und Glue. Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit BI/Data-Warehouse-Lösungen und AWS-Stack erforderlich. Individuelles Schulungsprogramm und Vorteile bei Partnern.
Entwicklung moderner Datenplattformen und Pipelines auf Databricks mit Python, SQL und Apache Spark. Mindestens 2-4 Jahre Erfahrung im Data Engineering erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Remote-Arbeit.
Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines (Azure, Databricks) für den größten Flughafen NRWs. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Python, SQL und PySpark erforderlich. Bezuschussung zum Deutschlandticket, betriebliche Altersvorsorge.
Building scalable analytical models in BigQuery on GCP for manufacturing and retail clients. Client-facing experience and IT consulting background required. 20% R&D time, fully flexible remote work.
Leading large-scale data migrations to cloud lakehouse targets using Spark, Delta Lake, and Databricks. 5+ years of independent migration leadership and Databricks ecosystem mastery required. 5000 EUR annual training budget, 40h personal education time off.
Konzeption und Umsetzung von Lakehouse-, Data-Warehouse- und Medallion-Architekturen mit Microsoft Fabric und Azure. Praxiserfahrung mit Microsoft Fabric und sehr gute SQL-Kenntnisse erforderlich. Home Office und flexible Arbeitszeiten.
Building real-time recommendation data stores and ML infrastructure for a European fashion outlet. Strong software engineering principles for data management required. Employee shares program, product discounts.
Entwicklung und Pflege von Datenpipelines mit Databricks auf AWS und dbt für BI/KI-Anwendungsfälle. Mindestens 3 Jahre Cloud Data Engineering-Erfahrung erforderlich. Bis zu 60 % Homeoffice, 14,25 Gehälter.
Building AI-driven data pipelines for media campaign analytics, managing ad platform APIs. Production data pipeline experience and Python/SQL/dbt skills required. 100% remote work, flexible hours.
Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen und AI Agents mit Python, Spark und Cloud-Technologien wie Azure. Erste Berufserfahrung als Data Engineer oder Scientist erforderlich. Workation und hybrides Arbeitsmodell.
Entwicklung der Datenplattform-Zielarchitektur (Data Lake/Lakehouse) und Modellierung tragfähiger Datenmodelle. Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer oder DWH-Entwickler erforderlich. Flexible Arbeitszeitgestaltung und mobiles Arbeiten möglich.
Operating self-hosted Apache Kafka backbone and Debezium CDC pipelines on Kubernetes. Deep Kafka broker operations and cross-system data replication experience required. Relocation package, 30 days vacation, and fitness memberships.
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