knowmad mood
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
knowmad mood ist ein multinationales Unternehmen für digitale Transformation und Technologiedienstleistungen, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Abläufe, Kundenerlebnisse und Technologieplattformen zu modernisieren. Das Leistungsspektrum verbindet Beratung, Softwareentwicklung und technisches Fachwissen in den Bereichen digitale Kanäle und Commerce, UX/UI, Mobile, Plattformen, Daten und Analysen, Cloud-Infrastruktur einschließlich AWS, künstliche Intelligenz, Blockchain, IoT, DevOps, Qualitätssicherung, Testing, Sicherheit, Lösungsarchitektur sowie Atlassian und IT-Governance. Das Unternehmen betreut B2B-Kunden aus Branchen wie Banken, Telekommunikation, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Energie, Automobil und Logistik und legt den Schwerpunkt auf skalierbare digitale Lösungen und eine langfristige technologische Transformation.

Senior Data Engineer — Remote in Spanien bei knowmad mood

Werde Senior Data Engineer bei knowmad mood und entwickle skalierbare Spark- und PySpark-Pipelines auf Microsoft Azure. Du entwickelst governte, produktionsreife Datenlösungen für Kunden im Bereich der digitalen Transformation.

Beschreibung

  • Entwickle, erweitere und optimiere groß angelegte Datenpipelines mit Apache Spark und Python/PySpark
  • Erstelle zuverlässige, wiederverwendbare Datensätze für analytische und geschäftliche Anwendungsfälle
  • Entwickle und unterstütze Cloud-Datenlösungen auf Microsoft Azure
  • Verarbeite, transformiere und speichere Daten effizient und stelle sie plattform- und anwendungsübergreifend bereit
  • Etabliere Pipeline-Kontrollen für Datenqualität, Validierung, Überwachung und Dokumentation
  • Arbeite mit Stakeholdern aus Data Engineering, Data Science, Architektur und Business zusammen, um Anforderungen in praxisnahe Lösungen zu übersetzen
  • Treibe Engineering-Standards in den Bereichen Codequalität, Tests, Versionskontrolle, CI/CD und Automatisierung voran
  • Nutze Praktiken für Data Governance, Katalogisierung und Qualitätsüberwachung
  • Gestalte skalierbare Architekturen für cloudbasierte Datenplattformen mit

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung im Data Engineering
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung mit Apache Spark und Python oder PySpark in Produktionsumgebungen
  • Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung und Wartung produktionsreifer Pipelines in großen oder komplexen Datenumgebungen
  • Fundierte Kenntnisse in der Dimensionsmodellierung und im Data-Warehouse-Design
  • Erfahrung mit der Architektur skalierbarer cloudbasierter Datenplattformen
  • Fähigkeit, zu ETL-/ELT-Praktiken und Data-Engineering-Standards zu beraten
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Databricks, Delta Lake, Unity Catalog und Databricks Workflows
  • Von Vorteil: praktische Erfahrung bei der Umsetzung von Data-Engineering-Lösungen mit Azure Databricks
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Frameworks für Data Governance und Datenkatalogisierung

Zusatzleistungen

  • Unbefristeter Arbeitsvertrag
  • Vollständig remote arbeitendes Modell; die Anwesenheit im Büro ist nach eigenem Ermessen optional
  • Flexible Arbeitszeiten und kürzere Freitage
  • Verkürzte Arbeitszeiten im Juli und August
  • 22 Urlaubstage plus 2 persönliche freie Tage
  • Der 24. und 31. Dezember sind arbeitsfreie Tage
  • Wahl zwischen 12 oder 14 jährlichen Gehaltszahlungen
  • Flexibles Leistungspaket mit Restaurantkarte, Kinderbetreuungsgutschein, Krankenversicherung, Weiterbildung und weiteren steuerbegünstigten Optionen
  • Rabatte auf Technologie-, Freizeit- und Weiterbildungsangebote
  • Zugang zu Udemy Business, Sprachkursen, offiziellen Zertifizierungen und technischen Schulungen
  • Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung, Spezialisierung und der Übernahme neuer Herausforderungen
  • Programme zur Unterstützung von Ernährung, körperlicher Aktivität und emotionalem Wohlbefinden
  • Persönliche und familiäre Unterstützung rund um die Uhr
  • Vielfältiges, multikulturelles Arbeitsumfeld
  • Soziale Aktivitäten und Teambuilding-Veranstaltungen

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