Senior Data Engineer Databricks

• Du arbeitest eng mit Fachbereichen und anderen Data Engineers zusammen und lieferst robuste, skalierbare Datenlösungen - iterativ, kundenorientiert und im Scrum-Setup.
• Du überführst bestehende Data-Warehouse-Landschaften in moderne Lakehouse-Architekturen auf Azure und Databricks.
• Du migrierst ETL-Prozesse in performante Databricks-Pipelines.
• Du stellst Datenqualität und Governance sicher.

• Du begleitest Tests, Parallelbetrieb und Cutover., Dieser Text wurde mit Unterstützung von KI erstellt oder überarbeitet. Auf einen Blick

• Hamburg
• Professionals und Senior Berater
• Data & Analytics
• Hybrides Arbeiten: remote und vor Ort
• Bis zu 10 Weiterbildungstage im Jahr

• Databricks und Lakehouse: Du hast fundierte Praxis in der Umsetzung von Lakehouse-Architekturen sowie im Aufbau und Betrieb von Databricks - inklusive tiefer Kenntnisse in Delta Lake, Unity Catalog, DLT/SDP, Berechtigungsmodellen und Governance-Mechanismen.
• Programmierung und Daten: Du bringst fundierte Erfahrung in Python, PySpark und SQL mit und weißt, wie man die Verarbeitung großer Datenmengen performant macht.
• KI im Arbeitsalltag: Du setzt KI-Assistenten souverän ein, um effizienter zu arbeiten.
• Migration: Idealerweise hast du bereits klassische ETL-Strecken abgelöst und nach Databricks überführt.
• Datenmodellierung und DWH: Du kennst das klassische Business-Intelligence-Umfeld - Datenhaltung, Datenmodellierung und Datentransport.
• Agile Arbeitsweise: Du hast Erfahrung als Entwickler:in in einem Scrum-Team.
• Kommunikation: Du sprichst und schreibst ausgezeichnetes Deutsch und kommunizierst sicher und klar mit Fachbereichen und anderen Entwicklungsteams.

1. Erstes Gespräch (remote): Passt es fachlich, lernen wir uns in einem ersten Gespräch per Video kennen.
2. Zweites Gespräch (vor Ort): Im zweiten Gespräch triffst du uns an einem unserer Standorte, lernst das Team kennen und wir klären alle offenen Punkte.
3. Entscheidung: Direkt nach dem zweiten Gespräch bekommst du von uns eine finale Zu- oder Absage.

Nach jedem Schritt geben wir dir Bescheid, wie es weitergeht - auch wenn es nicht passt. In der Regel dauert der gesamte Prozess nicht länger als vier Wochen.

Wie viel du remote oder vor Ort arbeitest, richtet sich vor allem nach deinem Kundenprojekt. Häufig beginnt ein Projekt mit einer Onboarding-Woche beim Kunden, danach finden Termine vor Ort nur noch selten statt. Es gibt auch Projekte, die zu 100 % remote laufen. Projekte mit einem hohen Vor-Ort-Anteil beim Kunden sind die Ausnahme.

Wie oft du in unseren eigenen Büros bist, wird innerhalb der cimt Gruppe regional unterschiedlich gehandhabt. Am Anfang kommst du wahrscheinlich öfter vorbei, um die Kolleg:innen und die Firma kennenzulernen. Wie es an deinem Standort konkret aussieht, besprechen wir gern im Bewerbungsgespräch.

Für deine Weiterbildung stehen dir bis zu 10 Tage im Jahr zur Verfügung. Zertifizierungen sind bei uns üblich, aber nicht immer erforderlich - zum Beispiel bei unseren Technologiepartnern wie SAP, Qlik, Camunda, n8n, Anthropic (Claude) und GitHub (Copilot). Regelmäßig bieten wir Softskill-Seminare an, und bei Bedarf kannst du dich fachlich gezielt spezialisieren.

Dazu kommen interne Formate, in denen wir Wissen im Team teilen und neue Ideen voranbringen: unsere Gilden, Expert:innen-Arbeitskreise (EAKs), Lightning-Talks, AI-Pulse, das cimt Innovation Program und unsere Jahreskonferenz. Viele dieser Formate finden standortübergreifend statt, dazu kommen eigene Angebote an den einzelnen Standorten.

Deine Einarbeitung gestalten wir individuell, die Details unterscheiden sich je nach Standort. Üblich sind feste Ansprechpersonen, eine Mentorin oder ein Mentor an deiner Seite und ein Onboarding-Programm, das dich mit cimt, unseren Themen und dem Team vertraut macht.

Wann es ins erste Kundenprojekt geht, hängt von deiner Erfahrung ab: Mit viel Projekterfahrung kann das schon nach etwa einer Woche sein. Brauchst du vorher noch gezielte Weiterbildungen, nehmen wir uns dafür die Zeit - dann dauert es auch einige Wochen.