Senior Data Engineer (m/w/d) mit Schwerpunkt Azure & Databricks

Für ein spannendes Projekt bei einem führenden Unternehmen im Automobilbereich suchen wir einen erfahrenen Senior Data Engineer (m/w/d) mit einem klaren Fokus auf Microsoft Azure und Databricks. In dieser Rolle erwartet Sie ein modernes Cloud- und Datenumfeld, in dem Sie aktiv an der Entwicklung und Optimierung skalierbarer Datenplattformen, Datenpipelines und datengetriebenen Lösungen mitwirken. Ihre Hauptaufgaben umfassen die Konzeption und Umsetzung innovativer AI- und Data-Lösungen, die auf Microsoft Azure und Databricks basieren. Sie werden skalierbare Datenpipelines und Data Products für Machine Learning und Generative AI entwickeln und optimieren. Zudem setzen Sie Azure AI Services, Azure Machine Learning und Databricks ein, um produktive AI-Anwendungen zu entwickeln. Die Identifikation und Umsetzung von AI-Use-Cases in Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen gehört ebenfalls zu Ihren Aufgaben. Sie stellen sicher, dass die Datenqualität, Performance, Skalierbarkeit sowie die Einhaltung von Governance- und Security-Anforderungen gewährleistet sind. Darüber hinaus erstellen Sie Proof of Concepts (PoCs) und überführen erfolgreiche Lösungen in den produktiven Betrieb. Die Analyse, Modellierung und Verarbeitung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten runden Ihr Tätigkeitsfeld ab.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation. Fundierte Kenntnisse in Microsoft Azure, insbesondere Azure Data Services und Azure AI Services, sind unerlässlich. Sie sollten mehrjährige Erfahrung im Bereich Data Engineering, Data Science oder AI/ML mitbringen, da dies keine Position für Berufseinsteiger ist. Erfahrung mit Databricks, Spark, Delta Lake und modernen Cloud-Datenarchitekturen ist von Vorteil. Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sind notwendig, ebenso wie Erfahrung mit Datenpipelines, Datenmodellen und Data Products. Kenntnisse in Generative AI, MLOps, CI/CD und Cloud-Architekturen sind wünschenswert. Persönlich sollten Sie teamfähig, kommunikationsstark und analytisch denkend sein, um in einem dynamischen Umfeld erfolgreich zu agieren.