Senior Data Engineer (Azure Databricks)

Callista Group AG·Frankfurt, Hessen, Germanysenior

En corto

→Ingeniero de datos senior que construye una plataforma de datos lakehouse en Azure y Databricks para una aseguradora.
→Desarrolla pipelines ETL/ELT con PySpark, Delta Lake y gestión de calidad de datos, con enfoque en historización y monitoreo.
→Destaca por trabajar en equipo con el cliente, con alto componente de transferencia de conocimiento y uso de CI/CD.

Gute Englischkenntnisse

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Las preguntas que te van a hacer

1. Wie implementierst du Fehlerbehandlung und Wiederanlauf in Databricks-Workflows mit PySpark?

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¿Qué piden?

✓Más de 3 años como Data Engineer con experiencia en data warehouses o lakehouses
✓Conocimientos sólidos en Databricks, PySpark, SQL y Delta Lake
✓Experiencia con Databricks Workflows, Azure Data Factory y servicios Azure
✓Habilidades en modelado de datos con Historización (Data Vault o dimensional)
✓Experiencia con Git, CI/CD y testing automatizado de pipelines
✓Conocimiento en KI-generativa para desarrollo de código (ej. asistentes de codificación)

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

DatabricksPySparkSQLDelta LakeAzure Data FactoryAzure Blob StorageAzure Synapse AnalyticsGitCI/CDData Catalog

¿A quién escribirle en Callista Group AG?

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Für unseren Kunden, ein Versicherungsunternehmen im Großraum Frankfurt am Main, suchen wir im Rahmen des Aufbaus einer neuen dispositiven Datenplattform (Lakehouse) auf Basis von Microsoft Azure und Databricks zwei erfahrene Data Engineers. Du baust die Datenstrecken von den Quellsystemen bis in das Core-Modell und übernimmst dabei die technische Federführung in der Umsetzung. Du arbeitest im Tandem mit Mitarbeitenden des Kunden und gibst dein Databricks-Know-how aktiv weiter. Aufgaben Anbindung von Quellsystemen und externen Dienstleistern (Delta-Lieferungen, Dateien, APIs) sowie eines CRM-Systems inklusive automatisierter Ladeprozesse Entwicklung von ETL/ELT-Strecken mit Delta-Verarbeitung, Fehlerbehandlung und nachvollziehbaren Wiederanlaufverfahren Umsetzung der Dublettenbereinigung und Zusammenführung von Kunden- und Vermittlerdaten Implementierung des Core-Datenmodells mit Historisierung entlang der Medallion-Architektur (Databricks, PySpark, SQL) Umsetzung von Datenqualitätsregeln, Prüfroutinen, Monitoring und Alerting Bereitstellung von Exporten und Rückflüssen an operative Systeme (z. B. Kampagnenselektionen für das CRM) Mitarbeit an Entwicklungspipeline und CI/CD, Rollen und Berechtigungen, Data Catalog und Lineage Dokumentation, Runbooks und Wissenstransfer im Tandem mit dem Kundenteam Anforderungen Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer, idealerweise im Aufbau von Data-Warehouse- oder Lakehouse-Lösungen Sehr gute Kenntnisse in Databricks, PySpark/Spark, SQL und Delta Lake Praxis mit Databricks Workflows bzw. Azure Data Factory und weiteren Azure-Datenservices Erfahrung in Datenmodellierung und Historisierung (Data Vault und/oder dimensionale Modellierung) Kenntnisse in Git, CI/CD und automatisiertem Testing von Datenpipelines Erfahrung mit KI-gestützter Entwicklung (z. B. Coding-Assistenten, agentische Workflows) von Vorteil Erfahrung mit Quellsystemen und Daten im Versicherungsumfeld von Vorteil Freude an Wissensvermittlung und Zusammenarbeit im gemischten Team Databricks- oder Azure-Data-Engineer-Zertifizierung von Vorteil Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse Generelle Rahmenbedingungen Pensum: 100 % Start: Anfang November 2026 Dauer: bis 31.03.2027 mit Option auf Verlängerung (Folgephasen geplant bis Ende 2028) Arbeitsort: Großraum Frankfurt am Main (Deutschland) Onsite/Remote: In den ersten 2–3 Monaten hoher Onsite-Anteil (3–4 Tage pro Woche), danach ca.

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