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# Senior Data Engineer (mwd)

- **Company:** Vesterling Consulting GmbH
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Airflow, Microsoft Azure, Cloud Computing, COBOL (Programming Language), Continuous Integration, Directed Acyclic Graph (Directed Graphs), Data Governance, DevOps, Github, Apache Hive, Python (Programming Language), Mainframes, NumPy, Parsing, Performance Tuning, Swagger, SciPy, Openapi, File Transfer Protocol (FTP), Flask (Web Framework), IT Architecture, Infrastructure as Code (IaC), Backend, Git, Fastapi, Pandas, Matplotlib, Containerization, Data Lakes, Pyspark, Apache Kafka, Data Lakehouse, Restful APIs, Docker, Databricks, Microservices
- **Published:** September 10, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=88ab735ea0758468

## About the Role

* Sie haben mehrjährige Berufserfahrung im nachfolgenden Technologieumfeld:
 * Databricks & PySpark: fundierte Kenntnisse in PySpark, Delta Lake, Performance Tuning, Partitionierungsstrategien sowie Databricks Unity Catalog
 * API-Entwicklung: ausgeprägte Python-Kenntnisse im Backend-Bereich (FastAPI, Flask, Requests, Pydantic, Containerisierung mit Docker)
 * Orchestrierung: Erfahrung im Schreiben komplexer Apache-Airflow-DAGs und/oder vergleichbarer Workflow-Tools
 * IT-Architektur: Kenntnisse der Medallion-Architektur, dezentraler Data-Mesh-Ansätze sowie allgemeiner Backend-Architekturen
 * Sie haben gute Deutsch- und Englischkenntnisse

## Description

* Als Senior Data Engineer erarbeiten Sie Lösungen im Banken- und Börsenumfeld. Sie migrieren dabei Legacy Mainframe-Systeme (COBOL, Flat Files) in moderne Cloud-Lakehouses.
 * Ihre Tätigkeit erbringen Sie im folgenden Umfeld:
 * Compute & Processing Engine: Databricks, PySpark, Python (pandas, numpy, scipy, os, itertools, matplotlib etc.), Spark SQL, Delta Lake
 * Data Lakehouse Storage: Delta Lake (ACID-Transaktionen, Time Travel, Schema Enforcement)
 * Orchestrierung & Workflow: Apache Airflow, Databricks Workflows (DAGs, Scheduling, Alerts)
 * API & Microservices: Python (FastAPI / Flask), OpenAPI / Swagger, Entwicklung von RESTful APIs
 * Data Governance & Mesh: Databricks Unity Catalog, OpenAPI Data Contracts
 * Legacy & File Ingestion: Mainframe EBCDIC, Fixed-Width-File-Parser (KI-gestützt), Kafka, SFTP
 * Infrastructure as Code (IaC): Cloud-Technologien, MS Azure
 * CI/CD & DevOps: GitHub Actions / Azure DevOps, Docker, Git