Senior Test & Data Quality Engineer (Azure Databricks)

• Erstellung von Testkonzept, technischer Teststrategie und Testplan sowie Mitarbeit an messbaren Abnahmekriterien • Durchführung technischer Tests der Datenstrecken, Datenvalidierung und Reconciliation zwischen Quell- und Zielsystem • Test des Initialloads sowie Erstellung von Prüf- und Reconciliation-Berichten • Mitaufbau des Datenqualitätsframeworks: Regelwerk, Prüfroutinen, Monitoring und Qualitätsberichte • Automatisierung von Daten- und Regressionstests • Unterstützung der Fachbereiche bei UAT-Vorbereitung, Durchführung und Mängelmanagement • Mitarbeit an Go-live-Freigabe, Hypercare und Fehlerbehebung

• Mehrjährige Erfahrung in Test und Qualitätssicherung von Data-Warehouse- oder Lakehouse-Projekten • Sehr gute SQL-Kenntnisse, PySpark und Databricks von Vorteil • Erfahrung mit Testautomatisierung für Datenpipelines (z. B. pytest, Great Expectations, Databricks-Tests) • Erfahrung mit Datenqualitätsregeln, Reconciliation und Abnahmeprozessen • Erfahrung im Versicherungsumfeld von Vorteil • Strukturierte, gründliche Arbeitsweise und Kommunikationsstärke gegenüber Fachbereichen • Zertifizierung (z. B. ISTQB) 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 eine/n erfahrene/n Test & Data Quality Engineer. Du verantwortest Teststrategie, technische Tests und Datenvalidierung bis zum Go-live und stellst sicher, dass die Daten der neuen Plattform belastbar und abgestimmt sind. Aufgaben • Erstellung von Testkonzept, technischer Teststrategie und Testplan sowie Mitarbeit an messbaren Abnahmekriterien • Durchführung technischer Tests der Datenstrecken, Datenvalidierung und Reconciliation zwischen Quell- und Zielsystem • Test des Initialloads sowie Erstellung von Prüf- und Reconciliation-Berichten • Mitaufbau des Datenqualitätsframeworks: Regelwerk, Prüfroutinen, Monitoring und Qualitätsberichte • Automatisierung von Daten- und Regressionstests • Unterstützung der Fachbereiche bei UAT-Vorbereitung, Durchführung und Mängelmanagement • Mitarbeit an Go-live-Freigabe, Hypercare und Fehlerbehebung Anforderungen • Mehrjährige Erfahrung in Test und Qualitätssicherung von Data-Warehouse- oder Lakehouse-Projekten • Sehr gute SQL-Kenntnisse, PySpark und Databricks von Vorteil • Erfahrung mit Testautomatisierung für Datenpipelines (z. B. pytest, Great Expectations, Databricks-Tests) • Erfahrung mit Datenqualitätsregeln, Reconciliation und Abnahmeprozessen • Erfahrung im Versicherungsumfeld von Vorteil • Strukturierte, gründliche Arbeitsweise und Kommunikationsstärke gegenüber Fachbereichen • Zertifizierung (z. B. ISTQB) von Vorteil • Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse Generelle Rahmenbedingungen • Pensum: 50–80 % • Start: 02.11.2026 • 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 ein Vorstellungsgespräch beim Kunden am 22. oder 28.10.2026 Find Jobs in Germany on Arbeitnow Engineering