Senior Data Engineer (Azure Databricks)

• Anbindung von Quellsystemen und externen Dienstleistern (Delta-Lieferungen, Dateien, APIs) sowie eines CRM-Systems inklusive automatisierter Ladeprozesse • Entwicklung von ETL/ELT-Strecken mit Delta-Verarbeitung, Fehlerbehandlung und nachvollziehbaren Wiederanlaufverfahren • Umsetzung der Dublettenbereinigung und Zusammenführung von Kunden- und Vermittlerdaten • Implementierung des Core-Datenmodells mit Historisierung entlang der Medallion-Architektur (Databricks, PySpark, SQL) • Umsetzung von Datenqualitätsregeln, Prüfroutinen, Monitoring und Alerting • Bereitstellung von Exporten und Rückflüssen an operative Systeme (z. B. Kampagnenselektionen für das CRM) • Mitarbeit an Entwicklungspipeline und CI/CD, Rollen und Berechtigungen, Data Catalog und Lineage • Dokumentation, Runbooks und Wissenstransfer im Tandem mit dem Kundenteam

• Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer, idealerweise im Aufbau von Data-Warehouse- oder Lakehouse-Lösungen • Sehr gute Kenntnisse in Databricks, PySpark/Spark, SQL und Delta Lake • Praxis mit Databricks Workflows bzw. Azure Data Factory und weiteren Azure-Datenservices • Erfahrung in Datenmodellierung und Historisierung (Data Vault und/oder dimensionale Modellierung) • Kenntnisse in Git, CI/CD und automatisiertem Testing von Datenpipelines • Erfahrung mit KI-gestützter Entwicklung (z. B. Coding-Assistenten, agentische Workflows) von Vorteil • Erfahrung mit Quellsystemen und Daten im Versicherungsumfeld von Vorteil • Freude an Wissensvermittlung und Zusammenarbeit im gemischten Team • Databricks- oder Azure-Data-Engineer-Zertifizierung von Vorteil • Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Für unseren Kunden, ein Versicherungsunternehmen im Großraum Frankfurt am Main, suchen wir im Rahmen des Aufbaus einer neuen dispositiven Datenplattform (Lakehouse) auf Basis von Microsoft Azure und Databricks zwei erfahrene Data Engineers. Du baust die Datenstrecken von den Quellsystemen bis in das Core-Modell und übernimmst dabei die technische Federführung in der Umsetzung. Du arbeitest im Tandem mit Mitarbeitenden des Kunden und gibst dein Databricks-Know-how aktiv weiter. Aufgaben • Anbindung von Quellsystemen und externen Dienstleistern (Delta-Lieferungen, Dateien, APIs) sowie eines CRM-Systems inklusive automatisierter Ladeprozesse • Entwicklung von ETL/ELT-Strecken mit Delta-Verarbeitung, Fehlerbehandlung und nachvollziehbaren Wiederanlaufverfahren • Umsetzung der Dublettenbereinigung und Zusammenführung von Kunden- und Vermittlerdaten • Implementierung des Core-Datenmodells mit Historisierung entlang der Medallion-Architektur (Databricks, PySpark, SQL) • Umsetzung von Datenqualitätsregeln, Prüfroutinen, Monitoring und Alerting • Bereitstellung von Exporten und Rückflüssen an operative Systeme (z. B. Kampagnenselektionen für das CRM) • Mitarbeit an Entwicklungspipeline und CI/CD, Rollen und Berechtigungen, Data Catalog und Lineage • Dokumentation, Runbooks und Wissenstransfer im Tandem mit dem Kundenteam Anforderungen • Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer, idealerweise im Aufbau von Data-Warehouse- oder Lakehouse-Lösungen • Sehr gute Kenntnisse in Databricks, PySpark/Spark, SQL und Delta Lake • Praxis mit Databricks Workflows bzw. Azure Data Factory und weiteren Azure-Datenservices • Erfahrung in Datenmodellierung und Historisierung (Data Vault und/oder dimensionale Modellierung) • Kenntnisse in Git, CI/CD und automatisiertem Testing von Datenpipelines • Erfahrung mit KI-gestützter Entwicklung (z. B. Coding-Assistenten, agentische Workflows) von Vorteil • Erfahrung mit Quellsystemen und Daten im Versicherungsumfeld von Vorteil • Freude an Wissensvermittlung und Zusammenarbeit im gemischten Team • Databricks- oder Azure-Data-Engineer-Zertifizierung von Vorteil • Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse Generelle Rahmenbedingungen • Pensum: 100 % • Start: Anfang November 2026 • Dauer: bis 31.03.2027 mit Option auf Verlängerung (Folgephasen geplant bis Ende 2028) • Arbeitsort: Großraum Frankfurt am Main (Deutschland) • Onsite/Remote: In den ersten 2–3 Monaten hoher Onsite-Anteil (3–4 Tage pro Woche), danach ca. 2 Tage onsite, Rest remote • Kundengespräch: Verfügbarkeit für Interviews beim Kunden Ende Oktober 2026 Find more English Speaking Jobs in Germany on Arbeitnow Engineering