Senior Test & Data Quality Engineer (Azure Databricks)

Callista Group AG·Frankfurt, Hessen, Germanysenior

En corto

→Ingeniero de pruebas y calidad de datos en plataforma Lakehouse Azure Databricks
→Validación técnica de datos, automatización de tests y gestión de calidad en entornos de seguros
→Destacado: Parte clave en el diseño del marco de calidad de datos desde cero

Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse

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Las preguntas que te van a hacer

1. ¿Cómo has implementado una validación automatizada de datos en un pipeline de Databricks usando Great Expectations?

🔒 +7 preguntas más

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¿Qué piden?

✓Experiencia comprobada en pruebas y calidad de datos en proyectos de Data Warehouse o Lakehouse
✓Conocimientos sólidos en SQL y PySpark, con experiencia en Databricks
✓Experiencia en automatización de pruebas para pipelines de datos (pytest, Great Expectations)
✓Experiencia en validación de datos, reconciliación y procesos de aceptación
✓Capacidad para trabajar con equipos de negocio y comunicar resultados claramente
✓Conocimiento del sector asegurador es una ventaja

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

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¿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 eine/n erfahrene/n Test & Data Quality Engineer. Du verantwortest Teststrategie, technische Tests und Datenvalidierung bis zum Go-live und stellst sicher, dass die Daten der neuen Plattform belastbar und abgestimmt sind. Aufgaben Erstellung von Testkonzept, technischer Teststrategie und Testplan sowie Mitarbeit an messbaren Abnahmekriterien Durchführung technischer Tests der Datenstrecken, Datenvalidierung und Reconciliation zwischen Quell- und Zielsystem Test des Initialloads sowie Erstellung von Prüf- und Reconciliation-Berichten Mitaufbau des Datenqualitätsframeworks: Regelwerk, Prüfroutinen, Monitoring und Qualitätsberichte Automatisierung von Daten- und Regressionstests Unterstützung der Fachbereiche bei UAT-Vorbereitung, Durchführung und Mängelmanagement Mitarbeit an Go-live-Freigabe, Hypercare und Fehlerbehebung Anforderungen Mehrjährige Erfahrung in Test und Qualitätssicherung von Data-Warehouse- oder Lakehouse-Projekten Sehr gute SQL-Kenntnisse, PySpark und Databricks von Vorteil Erfahrung mit Testautomatisierung für Datenpipelines (z. B. pytest, Great Expectations, Databricks-Tests) Erfahrung mit Datenqualitätsregeln, Reconciliation und Abnahmeprozessen Erfahrung im Versicherungsumfeld von Vorteil Strukturierte, gründliche Arbeitsweise und Kommunikationsstärke gegenüber Fachbereichen Zertifizierung (z. B. ISTQB) von Vorteil Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse Generelle Rahmenbedingungen Pensum: 50–80 % Start: 02.11.2026 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. 2 Tage onsite, Rest remote Kundengespräch: Verfügbarkeit für ein Vorstellungsgespräch beim Kunden am 22.

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