Darauf richtest du deinen Fokus:Data Pipeline Engineering: Entwurf, Entwicklung und Performanz-Optimierung robuster, skalierbarer Datenpipelines mit Databricks und Spark.Databricks-Ökosystem: Orchestrierung komplexer Workflows und Sicherstellung der Datenqualität mittels Databricks SQL, Delta Lake und Workflows.Cloud-Integration: Nahtlose Anbindung an Cloud-Dienste (Azure, AWS, GCP) für Speicher, Compute und Sicherheit.Datenarchitektur & -modellierung: Konzeption stabiler Datenmodelle für Data Lakes und Data Warehouses zur Sicherung der Datenintegrität.Qualitätssicherung & Governance: Implementierung von Test- und Validierungsverfahren zur Einhaltung hoher Qualitäts- und Governance-Standards.Zusammenarbeit & Beratung: Enge Abstimmung mit Data Scientists, Analysten und Fachbereichen zur Bereitstellung passgenauer Data-Engineering-Lösungen.Kontinuierliches Lernen: Stetige Weiterentwicklung bezüglich aktueller Databricks-Features, Cloud-Technologien und Data-Engineering-Trends.
