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We make the world better with data
Die Woodmark Consulting GmbH gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics. Wir begeistern Menschen durch unsere Leidenschaft für Daten & Innovation. Das Leben unserer Werte Respekt, Offenheit, Vertrauen und Fürsorge sorgt für eine ausgezeichnete Unternehmenskultur und ist die Basis unseres Erfolgs. Nutze auch du deine Leidenschaft für Daten & Innovation und erschließe mit uns deren Potential. So schaffen wir gemeinsam einen Mehrwert für Kunden, Gesellschaft und Umwelt.
Deine bunte Aufgabenpalette
Databricks ist dein Zuhause: Du arbeitest hands-on an einer produktiven Enterprise-Datenplattform auf Basis von Azure Databricks und entwickelst diese gemeinsam mit dem Kundenteam kontinuierlich weiter.
Engineering statt PowerPoint: Du konzipierst nicht nur, sondern setzt um. Mit Apache Spark, PySpark und SQL entwickelst und optimierst du Datenpipelines, Datenprodukte und zentrale Komponenten der Datenplattform.
Lakehouse weiterdenken: Du gestaltest moderne Data-Lakehouse-Architekturen und setzt dabei unter anderem auf Delta Lake, Unity Catalog und Databricks Workflows.
Verantwortung übernehmen: Du übernimmst eigenständig Verantwortung für Plattformkomponenten und Datenprodukte, von der technischen Konzeption über die Implementierung bis hin zum stabilen produktiven Betrieb.
DevOps wird durchgehend gelebt: Automatisierung, reproduzierbare Deployments und saubere Entwicklungsprozesse gehören für dich zum Engineering dazu. Du arbeitest mit CI/CD-Prozessen und Infrastructure as Code, idealerweise mit Terraform.
Teil des Teams sein: Du integrierst dich langfristig in ein bestehendes Enterprise-Team und arbeitest eng mit Engineers, Architekt und Fachbereichen zusammen. Dabei bringst du deine technische Erfahrung aktiv ein und unterstützt das Team bei anspruchsvollen Fragestellungen rund um Databricks und die Datenplattform.
Das hast du auf Lager
Databricks-Erfahrung: Du verfügst über mehrere Jahre praktische Erfahrung mit Azure Databricks und hast Databricks bereits in produktiven Umgebungen eingesetzt.
Enterprise-Erfahrung: Du kennst die Anforderungen großer, professionell betriebener Datenplattformen und hast Erfahrung beim Aufbau, der Weiterentwicklung oder dem Betrieb von Enterprise-Datenplattformen.
Technische Tiefe ist selbstverständlich: Du verfügst über fundierte Kenntnisse in mehreren der folgenden Bereiche:
- Azure Databricks
- Apache Spark und PySpark
- SQL
- Delta Lake
- Unity Catalog
- Databricks Workflows
- Data Lakehouse Architekturen
- Data Engineering und Data Platform Engineering
- CI/CD und automatisierte Deployment-Prozesse
- Infrastructure as Code, idealerweise Terraform
Hands-on Mentalität: Du fühlst dich im Code und in der technischen Umsetzung zu Hause. Architektur bedeutet für dich nicht nur Konzeption, sondern auch die Fähigkeit, Entscheidungen praktisch umzusetzen und ihre Auswirkungen im produktiven Betrieb zu verstehen.
Ownership: Du arbeitest eigenständig, erkennst technische Herausforderungen frühzeitig und übernimmst Verantwortung für deine Themen, von einzelnen Datenprodukten bis hin zu zentralen Plattformkomponenten.
Seniorität: Du bringst die Erfahrung eines Senior Engineers oder Architects mit und kannst technische Entscheidungen fundiert treffen, vermitteln und gemeinsam mit anderen Engineers umsetzen.
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (C1): Du kannst dich in beiden Sprachen sicher in Projektsituationen bewegen und technische Themen verständlich vermitteln.
