Das Unternehmen ist ein traditionsreiches Familienunternehmen, das seit über 150 Jahren innovative Geschäftsmodelle in den Bereichen Logistik, Digital, Real Estate und Ventures vorantreibt. Mit mehr als 22.000 Mitarbeitenden an rund 136 Standorten in 14 Ländern wird eine Unternehmenskultur gelebt, die familiäre Werte und respektvolles Miteinander fördert. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt Unterstützung als Full Stack Fabric Engineer (m/w/d) DAI Solutions. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung, den Betrieb und die Optimierung moderner Data Pipelines, insbesondere mit Azure Databricks und Lakeflow. Sie implementieren automatisierte Deployment-Prozesse und bauen CI/CD-Pipelines auf. Zudem setzen Sie eine ganzheitliche Medaillon-Architektur in Databricks um und stellen die Datenqualität sowie Compliance in enger Zusammenarbeit mit dem Data-Governance-Team sicher. Sie arbeiten aktiv an der Weiterentwicklung der Data-Plattform-Strategie mit und fördern den Wissensaustausch im Team durch Code Reviews und interne Schulungen. Die Position bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu arbeiten und an spannenden, datengetriebenen Anwendungsfällen mitzuwirken.
Full Stack Fabric Engineer (m/w/d) DAI Solutions
Beschreibung
Anforderungen
Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik oder eine vergleichbare Qualifikation. Zudem sollte er über mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering verfügen, idealerweise mit einem Fokus auf Azure Databricks. Fundierte Kenntnisse in Deployment-Prozessen, wie Azure DevOps und Git, sind ebenfalls erforderlich. Sehr gute Kenntnisse in Apache Spark und Python, insbesondere im Umfeld von Databricks Notebooks und der Datenverarbeitung, sind von Vorteil. Erfahrung in der Datenmodellierung, ETL-/ELT-Prozessen sowie der Performance-Optimierung verteilter Datenpipelines sind ebenfalls wünschenswert. Persönlich zeichnen Sie sich durch analytisches Denkvermögen, eine strukturierte Arbeitsweise und Kommunikationsstärke aus, auch in der Zusammenarbeit mit nicht-technischen Stakeholdern. Erste Erfahrungen mit AI-assisted Development sind von Vorteil. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich.