Sie haben mehrj\u00e4hrige Berufserfahrung im nachfolgenden Technologieumfeld:
\nDatabricks & PySpark: fundierte Kenntnisse in PySpark, Delta Lake, Performance Tuning, Partitionierungsstrategien sowie Databricks Unity Catalog
\nAPI-Entwicklung: ausgepr\u00e4gte Python-Kenntnisse im Backend-Bereich (FastAPI, Flask, Requests, Pydantic, Containerisierung mit Docker)
\nOrchestrierung: Erfahrung im Schreiben komplexer Apache-Airflow-DAGs und\/oder vergleichbarer Workflow-Tools
\nIT-Architektur: Kenntnisse der Medallion-Architektur, dezentraler Data-Mesh-Ans\u00e4tze sowie allgemeiner Backend-Architekturen
\nSie haben gute Deutsch- und Englischkenntnisse<\/p>\n
Als Senior Data Engineer erarbeiten Sie L\u00f6sungen im Banken- und B\u00f6rsenumfeld. Sie migrieren dabei Legacy Mainframe-Systeme (COBOL, Flat Files) in moderne Cloud-Lakehouses.
\nIhre T\u00e4tigkeit erbringen Sie im folgenden Umfeld:
\nCompute & Processing Engine: Databricks, PySpark, Python (pandas, numpy, scipy, os, itertools, matplotlib etc.), Spark SQL, Delta Lake
\nData Lakehouse Storage: Delta Lake (ACID-Transaktionen, Time Travel, Schema Enforcement)
\nOrchestrierung & Workflow: Apache Airflow, Databricks Workflows (DAGs, Scheduling, Alerts)
\nAPI & Microservices: Python (FastAPI \/ Flask), OpenAPI \/ Swagger, Entwicklung von RESTful APIs
\nData Governance & Mesh: Databricks Unity Catalog, OpenAPI Data Contracts
\nLegacy & File Ingestion: Mainframe EBCDIC, Fixed-Width-File-Parser (KI-gest\u00fctzt), Kafka, SFTP
\nInfrastructure as Code (IaC): Cloud-Technologien, MS Azure
\nCI\/CD & DevOps: GitHub Actions \/ Azure DevOps, Docker, Git<\/p>\n
Unser Klient ist ein mittelst\u00e4ndisches Beratungshaus, das seine Kunden aus der Finanzbranche dabei unterst\u00fctzt, die vielf\u00e4ltigen Herausforderungen, die im t\u00e4glichen Handelsgesch\u00e4ft oder etwa durch gesetzliche \u00c4nderungen und Regulierungen entstehen, zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n
from 2 years <\/p>\n
Finance<\/p>\n
Data Engineering<\/p>\n
Max. occasional overnight stay<\/p>\n
60.000 \u20ac – 100.000 \u20ac<\/p>\n
< 50 employees<\/p>\n
Frankfurt am Main (Home Office up to 50%)<\/p>\n
Permanent<\/p>\n
Permanent position at our client; no staff leasing<\/p>\n
Databricks,Unity,Python,PySpark,Flask,FastAPI,Docker,Cobol,BPM-Engines<\/p>\n
Data Engineer in Frankfurt am Main. Vesterling AG. Einer der f\u00fchrenden Personaldienstleister im Bereich Technologie.<\/p>\n
Data Engineer in Frankfurt am Main<\/p>\n","protected":false},"template":"","class_list":["post-1872755","job","type-job","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.vesterling.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/job\/1872755","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.vesterling.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/job"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.vesterling.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/job"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.vesterling.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1872755"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}