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# Senior Data & AI Engineer Databricks

- **Company:** Imendo Gmbh
- **Location:** Wien, 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:** September 12, 2026
- **Apply:** https://jobroom.ams.or.at/jobsuche/FreieSucheVollanzeige.jsp?pk=5544314_1_7178a093-e3cc-4932-a3b6-4ddb7ef

## 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
 * Ausgeprägte Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

## 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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