Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer / Big-Data-Engineer mit Azure Databricks (Notebooks, Jobs, Workflows, Cluster-Management), ApacheSpark und Delta Lake * Exzellente Skills in Python, Spark/PySpark und SQL sowie fundierte Erfahrung im verteilten Rechnen auf Databricks
Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer / Big-Data-Engineer mit Azure Databricks (Notebooks, Jobs, Workflows, Cluster-Management), ApacheSpark und Delta Lake * Exzellente Skills in Python, Spark/PySpark und SQL sowie fundierte Erfahrung im verteilten Rechnen auf Databricks
Du hast einschlägige Erfahrung im Umgang mit technologierelevanten Tools und Frameworks wie z.B. Tensorflow, Pytorch, Keras, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Spark und Scala.
Du hast einschlägige Erfahrung im Umgang mit technologierelevanten Tools und Frameworks wie z.B. Tensorflow, Pytorch, Keras, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Spark und Scala.
Erfahrung im Big-Data-Umfeld: Du verfügst über umfassende Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z.B. Kafka, Spark, Hive, etc.) oder Cloud-Analytics-Services (AWS, GCP).
Erfahrung im Big-Data-Umfeld: Du verfügst über umfassende Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z.B. Kafka, Spark, Hive, etc.) oder Cloud-Analytics-Services (AWS, GCP).
Data-Pipelines umsetzen: Du konzipierst und implementierst robuste Data-Pipelines, Data Ingest und Data-Processing auf Basis von Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka, Spark oder Trino und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, performant und nachvollziehbar fließen. * Ausbildung & Erfahrung: Du bringst ein abgeschlossenes Studium (oder eine vergleichbare Qualifikation) mit und hast bereits praktisch mit Komponenten wie Spark, Kafka, Airflow o. Ä. gearbeitet – idealerweise in produktionsnahen Projekten.
Data-Pipelines umsetzen: Du konzipierst und implementierst robuste Data-Pipelines, Data Ingest und Data-Processing auf Basis von Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka, Spark oder Trino und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, performant und nachvollziehbar fließen. * Ausbildung & Erfahrung: Du bringst ein abgeschlossenes Studium (oder eine vergleichbare Qualifikation) mit und hast bereits praktisch mit Komponenten wie Spark, Kafka, Airflow o. Ä. gearbeitet – idealerweise in produktionsnahen Projekten.
Langjährige Expertise mit Datenplattformen: Du hast mindestens fünf Jahre einschlägige Berufserfahrung und ein tiefes Verständnis im Bereich (Cloud) Datenplattformen und Big Data Ökosystem (Kafka, Spark, Databricks, Delta Lake, Iceberg etc.) sowie Cloud Analytics Services (AWS, GCP), idealerweise belegt durch Herstellerzertifizierungen (Professional/Specialist Level) und nachgewiesene Projekterfahrung. * Big Data & Analytics Technologien: Du setzt Big Data und Analytics Technologien wie Databricks und (py)Spark routiniert im Projektkontext sicher ein und triffst fundierte Technologieentscheidungen.
Langjährige Expertise mit Datenplattformen: Du hast mindestens fünf Jahre einschlägige Berufserfahrung und ein tiefes Verständnis im Bereich (Cloud) Datenplattformen und Big Data Ökosystem (Kafka, Spark, Databricks, Delta Lake, Iceberg etc.) sowie Cloud Analytics Services (AWS, GCP), idealerweise belegt durch Herstellerzertifizierungen (Professional/Specialist Level) und nachgewiesene Projekterfahrung. * Big Data & Analytics Technologien: Du setzt Big Data und Analytics Technologien wie Databricks und (py)Spark routiniert im Projektkontext sicher ein und triffst fundierte Technologieentscheidungen.
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Technologie-Expertise: Du konntest praktische Erfahrung in der Verwendung von Enterprise-Search-Technologien (z.B. Apache Solr, Elasticsearch, SINEQUA, iFinder, Mindbreeze, Lucidworks, Google, Azure AI Search, usw.) sammeln.
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Softwareentwicklung: Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer modernen Programmiersprache, zum Beispiel Java, sowie Erfahrung mit Frameworks wie Spring, Apache Camel oder Kafka.
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Themen und Tools rund um den Betrieb von Orchestrierungsplattformen wie Keycloak, LDAP, Apache Proxies, Routing und Firewalls, Observability, Ansible, Terraform oder Helm charts gehören zumindest in Teilen zu deinen täglichen Werkzeugen
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