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# Data Engineer - Azure Databricks

- **Company:** KA RESOURCES
- **Location:** Berlin, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), Standard Sql, Pyspark, Databricks
- **Published:** September 25, 2026
- **Apply:** https://karesources.com/en/job/data-engineer-m-w-d-azure-databricks-ref-31557-remote/

## About the Role

* Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering
 * Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
 * Fundierte Erfahrung mit PySpark
 * Praxiserfahrung mit Azure Databricks
 * Gute Kenntnisse in ETL - Prozesse
 * Verständnis moderner Lakehouse- und Datenplattform-Architekturen
 * Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden oder Fachbereichen
 * Eigenständige, analytische und strukturierte Arbeitsweise
 * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
 * Bereitschaft zu gelegentlichen Terminen beim Kunden

## Description

24.09.2026
Location
Berlin, Germany
Category
Business Intelligence
Job Type
Full-time
Job Reference
31557
Workplace
Fully remote
Industry
IT Dienstleister
Responsible for
Entwicklung von Datenplattformen mit Azure Databricks, Python und PySpark. Aufbau von ETL-/ELT-Pipelines und Datenmodellen. Integration von Datenquellen sowie Optimierung von Datenqualität und Performance., * Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen mit Azure Databricks

 * Entwicklung skalierbarer Datenverarbeitungsprozesse mit Python und PySpark
 * Aufbau und Optimierung von ETL-/ELT-Pipelines
 * Verarbeitung großer Datenmengen sowie Sicherstellung von Datenqualität und zuverlässigen Abläufen
 * Entwicklung von Lakehouse- und Data-Warehouse-Lösungen
 * Umsetzung strukturierter Datenarchitekturen, beispielsweise nach dem moderne Schichtenarchitekturen für Datenplattformen
 * Entwicklung und Weiterentwicklung von Datenmodellen
 * Anbindung und Integration unterschiedlicher Datenquellen
 * Aufbereitung von Daten für BI-, Reporting- und Self-Service-Anwendungen
 * Analyse und Verbesserung von Performance, Stabilität und Datenqualität
 * Technische Abstimmung mit Kunden, Fachbereichen und internen IT-Teams


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