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Senior Data Engineer – Portugal (Remote)

Senior Data Engineer bei Valtech zur Entwicklung von Cloud-Datenplattformen für Analysen, KI und produktive Datenprodukte. Die Rolle umfasst skalierbare Pipelines, Lakehouse-Architekturen, generative KI und Machine-Learning-Systeme.

PTPortugalRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowApacheAWSAzureCloudGoogle Cloud PlatformKafkaPythonSparkSQLUnity

Beschreibung

  • Architektur, Entwicklung und Optimierung von Cloud-Datenplattformen für Analysen, KI und Datenprodukte
  • Erstellung zuverlässiger Batch-, Streaming- und nahezu echtzeitfähiger Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Informationen
  • Entwicklung von Workflows für Datenaufnahme, Transformation, Aufbereitung und Bereitstellung
  • Implementierung von Lakehouse-Designs und Medallion-Architekturen mit Databricks oder Fabric
  • Erstellung kuratierter Datensätze für Analysen, maschinelles Lernen, kausale Modellierung, Optimierung, generative KI, RAG und agentenbasierte Anwendungen
  • Einsatz von MLflow, Unity Catalog, Azure ML und vergleichbaren Plattform-Tools zur Unterstützung produktiver KI-Systeme
  • Erstellung von Datenmodellen und Koordination von Workflows mit Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory oder vergleichbaren Tools
  • Etablierung von Verfahren für Data Governance, Datenherkunft, Qualität, Zugriffskontrolle und Beobachtbarkeit
  • Überwachung von Datenaktualität, Pipeline-Zuverlässigkeit, SLA-Leistung, Skalierbarkeit, Effizienz und Kosten
  • Bereitstellung von APIs, Feature-Eingaben und analytischen Endpunkten für nachgelagerte Anwendungen des maschinellen Lernens und der KI
  • Klärung und Präzisierung geschäftlicher Anforderungen durch Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Analysen
  • Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Analysten, Plattformteams und geschäftlichen Stakeholdern
  • Unterstützung bei der Einführung von Datenprodukten und der Weiterentwicklung von Daten- und KI-Praktiken

Anforderungen

  • Praktische Erfahrung mit Apache Spark und Delta Lake
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL
  • Nachgewiesene Erfahrung beim Aufbau von Batch- und Streaming-Pipelines sowie produktionsreifer Datenplattformen
  • Fundierte Kenntnisse in den Grundsätzen der Datenmodellierung, Datenqualität und Data Governance
  • Praktische Erfahrung entweder mit AWS-Datendiensten und Databricks Lakehouse oder mit Microsoft Azure/Fabric und zugehörigen Tools
  • Erfahrung mit Lakehouse-Architekturen und verteilten Datensystemen
  • Ausgeprägtes Verständnis für Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Performance von Pipelines
  • Neugier und ausgeprägte Fähigkeiten zur Problemlösung
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Teams
  • Erfahrung in agilen oder beratenden Umgebungen ist von Vorteil
  • Kenntnisse in Snowflake oder GCP sind ein Plus, aber nicht erforderlich
  • Kenntnisse in AWS und Azure/Fabric, generativer KI und KI-Datensystemen, CI/CD für Datenpipelines sowie Infrastructure as Code sind wünschenswert, aber nicht erforderlich
  • Zusätzliche Erfahrung mit Kafka, Spark-Optimierung, fortgeschrittenen Analyse- und Machine-Learning-Workloads oder groß angelegten Analyseplattformen ist wertvoll

Zusatzleistungen

  • Flexibilität durch Remote- und hybride Arbeitsmodelle, abhängig vom Land
  • Karriereentwicklung durch internationale Mobilität und berufliche Weiterbildungsprogramme
  • Lernmöglichkeiten mit aktuellen Tools, Schulungen und Branchenexpertinnen und -experten
  • Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket

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