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# Senior Data & AI Engineer - Databricks

- **Company:** Imendo Gmbh
- **Location:** Klagenfurt am Wörthersee, Austria
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €76,200.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, DevOps, Unstructured Data, Microsoft Fabric, Data Lakes, Information Technology, Data Management, Databricks
- **Published:** June 11, 2026
- **Apply:** https://jobroom.ams.or.at/jobsuche/FreieSucheVollanzeige.jsp?pk=5532772_4_ef2b61ab-ad68-4f42-bb9e-dbb8b4c

## About the Role

Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Ausbildung bzw. Qualifikation
Mehrjährige praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen sowie in den Bereichen Cloud, Data Warehouse, Data Lake und Datenmanagement
Fundierte Kenntnisse im Data-&-AI-Umfeld, insbesondere mit Databricks und Microsoft Fabric
Sehr gutes Verständnis moderner Cloud-Architekturen sowie praktische Erfahrung mit Microsoft Azure
Erfahrung mit Datenintegration, ETL/ELT-Prozessen sowie der Verarbeitung großer Datenmengen
Analytische, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung
Ausgeprägte Teamfähigkeit sowie ein modernes DevOps-Verständnis mit Fokus auf Automatisierung und CI/CD
Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Das Mindestentgelt für die Stelle als Senior Data & AI Engineer - Databricks (w/m/d) beträgt 76.200,00 EUR brutto pro Jahr auf Basis Vollzeitbeschäftigung. Bereitschaft zur Überzahlung.

## Description

Entwicklung, Aufbau und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen auf Basis von Databricks, Microsoft Fabric und Microsoft Azure
Konzeption, Implementierung und Optimierung skalierbarer ETL-/ELT-Datenpipelines
Integration, Verarbeitung und Bereitstellung strukturierter und unstrukturierter Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen
Entwicklung und Betrieb moderner Data-Warehouse-, Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen
Sicherstellung von Datenqualität, Performance, Monitoring und Stabilität der Datenplattform
Umsetzung von Datenmodellen sowie Unterstützung bei Reporting-, Analytics- und AI-Anwendungsfällen
Automatisierung von Deployments und Datenprozessen mittels CI/CD und moderner DevOps-Praktiken
Unterstützung bei Architekturentscheidungen sowie kontinuierliche Weiterentwicklung der bestehenden Cloud- und Datenlandschaft


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