England

Senior Datenberater

Veröffentlicht am Montag, den 22. Juni 2026

IT
England
400 bis 550 Pfund pro Tag
Contract

Mein Kunde ist ein globales Softwareberatungsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, moderne digitale Produkte zu entwickeln, veraltete Systeme weiterzuentwickeln und solide Engineering-Praktiken einzuführen, um die Bereitstellung in großem Umfang zu verbessern.

Sie suchen eine Senior Data Engineer (befristet) der Daten-Engineering wie Software-Engineering behandelt; mit Fokus auf Qualität, Bedienbarkeit und langfristige Wartbarkeit.

Databricks ist die primäre Plattform, und fließende Kenntnisse werden vorausgesetzt, der Schwerpunkt liegt jedoch auf dem Aufbau robuster Datensysteme und nicht auf der toolspezifischen Implementierung.

6-monatiger Anfangsvertrag


Was Sie benötigen

  • Fundierte Erfahrung im Bereich Data Engineering mit soliden Grundlagen in der Softwareentwicklung.
  • Praktische Erfahrung mit Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Pipelines)
  • Erfahrung mit Seehaus-/Medaillonarchitektur
  • Fundierte Kenntnisse in SQL, Python und Spark
  • Kenntnisse in dbt, Datenqualitätstools und CI/CD-Praktiken

Kernstärken

  • Erstellung testbarer, produktionsreifer Datenpipelines
  • Anwendung von Software-Engineering-Prinzipien auf Datensysteme
  • Design für Beobachtbarkeit, Herkunft und Datenqualität
  • Arbeiten in Cloud-Umgebungen (AWS oder Azure)

KI-/ML-Datenerfahrung

  • Erstellung von Feature-Pipelines und ML-fähigen Datensätzen
  • Unterstützung von MLflow-basiertem Tracking und Herkunftsverwaltung
  • Erfahrung mit Embedding-/Retrieval-Pipelines und Vektordaten-Workflows
  • Fähigkeit zur Unterstützung von KI-Anwendungsfällen durch robuste Datengrundlagen

Zusammenarbeit

Sie arbeiten eng mit Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Kundenvertretern zusammen, agieren in einem dynamischen Umfeld und bringen technische Qualität mit pragmatischer Entscheidungsfindung in Einklang.


Typische Arbeit

  • Modernisierung und Re-Plattformierung von Legacy-Datensystemen
  • Aufbau KI-fähiger Datengrundlagen und Feature-Pipelines
  • Governance, Tests und Datenqualität von Grund auf in Plattformen integrieren

Georgia Thompson

Veröffentlicht von:

Georgia Thompson
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