Entwicklung von End-to-End-Datenpipelines auf Databricks und ähnlichen Lösungen (bevorzugt mit Erfahrung in Azure), unter Verwendung von PySpark und SQL für Batch- und Streaming-Verarbeitung sowie Implementierung von DataOps-Praktiken inkl. CI/CD, automatisierten Tests und Deployment-Strategien für skalierbare Datenplattformen * Zusammenarbeit mit , und , Dokumentation von Entwürfen, Austausch von Best Practices, Mentoring für Junior Engineers. * Praktisches Verständnis für Data Governance und Datensicherheit in regulierten Umgebungen, ebenso starke Beratungs-, (Software-)Engineering- und Technologiestrategiekompetenzen mit Fokus auf die Umsetzung von Geschäftszielen in skalierbare, zukunftssichere Lösungsarchitekturen für moderne Daten- und Cloud-Plattformen
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