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# Senior - Data Engineering Azure und Databricks

- **Company:** SkelTech GmbH
- **Location:** Frechen, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Microsoft Azure, Continuous Integration, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Data Processing, Apache Spark, Data Lakes, Terraform, Databricks
- **Published:** September 18, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5887799777

## About the Role

* Du hast ein Studium im MINT-Bereich oder in Wirtschaftsinformatik abgeschlossen beziehungsweise verfügst über eine vergleichbare Qualifikation.
 * Du bringst drei bis fünf Jahre Berufserfahrung im Data Engineering mit.
 * Du hast End-to-End-Datenlösungen konzipiert und umgesetzt, idealerweise mit Databricks und Azure.
 * Du kennst dich mit Data-Lakehouse-Architekturen, ETL und ELT, Streaming sowie verteilter Datenverarbeitung aus.
 * Du verfügst über Kenntnisse in Python, SQL, Apache Spark und Delta Lake sowie über Erfahrung mit Infrastructure as Code und CI/CD-Pipelines, beispielsweise mit Terraform.
 * Du arbeitest eigenverantwortlich und qualitätsbewusst, kommunizierst technische Inhalte verständlich und arbeitest gerne mit unterschiedlichen Teams zusammen.

## Description

Wir suchen Verstärkung für die Entwicklung, den Betrieb und die Optimierung moderner Datenplattformen. In dieser Position entwickelst du End-to-End-Datenlösungen mit Azure und Databricks und arbeitest eng mit Data Engineers, Analytics-Teams und Fachbereichen zusammen., * Du entwickelst, betreibst und optimierst moderne Datenplattformen auf Azure und Databricks.

 * Du konzipierst und implementierst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines sowie Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen.
 * Du entwickelst bestehende Datenlösungen weiter und bindest Quellsysteme an.
 * Du stellst Datenqualität, Performance und Stabilität sicher.
 * Du arbeitest eng mit Analytics-, BI- und Fachbereichsteams zusammen.
 * Du wirkst an Architektur- und Technologieentscheidungen sowie an internen Anwendungsfällen für Data Ingestion und Data Preparation mit.


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