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Als Lead Data Engineer (m/w/d) verbindest du hands-on Engineering mit technischer Führung und prägst die Weiterentwicklung unseres Databricks-basierten Datenökosystems. Du spielst eine zentrale Rolle bei der Gestaltung und Weiterentwicklung unserer Datenplattform. Du arbeitest eng mit Engineers, Architekt:innen, Product Ownern und Business-Stakeholdern zusammen und triffst technische Entscheidungen, die sowohl kurzfristige Anforderungen als auch langfristige strategische Ziele unterstützen. Du verstehst, wie die Arbeit des Engineering-Teams zu konkreten Geschäftsergebnissen beiträgt.

Deine Aufgaben:

Du übernimmst die technische Verantwortung für das Data-Engineering-Team und prägst maßgeblich die technische Ausrichtung unserer Data-Engineering-Praktiken im gesamten Unternehmen. Du schreibst Code, definierst Standards und unterstützt sowie coachst andere Engineers. Gleichzeitig bist du die zentrale technische Eskalationsstelle für komplexe Herausforderungen.

Zu deinen Kernaufgaben gehören:

• Die Leitung von Design, Entwicklung und Optimierung von Data-Lösungen im Enterprise-Maßstab auf Databricks
• Die Konzeption und Implementierung skalierbarer Data-Ingestion-Frameworks für Batch- und Streaming-Workloads
• Die Verantwortung für Databricks Asset Bundles / Declarative Automation Bundles, Deployment-Pipelines und Multi-Environment-Konfigurationen
• Die Steuerung von Data-Governance-Initiativen über Unity Catalog, inklusive Access Management, Storage Credentials und Metadatenverwaltung
• Die Definition und Pflege von Engineering-Standards wie Coding Practices, Code Reviews, Dokumentation und Data-Quality-Frameworks
• Das Coaching anderer Data Engineers sowie die Übernahme der technischen Eskalation bei komplexen Herausforderungen

Dein Profil:

Du bist eine hands-on technische Führungskraft (m/w/d) mit umfassender Databricks-Erfahrung. Du denkst über die unmittelbare Aufgabe hinaus, hast die gesamte Plattform im Blick und triffst Architekturentscheidungen mit Fokus auf Skalierbarkeit und langfristige Datenstrategie. Du verstehst die Verbindung zwischen Engineering-Output und Business-Impact und findest die Balance zwischen schneller Lieferung und nachhaltiger Governance.

Wir stellen uns vor, dass du:

• Umfassende praktische Erfahrung mit produktionsreifen Databricks-Lösungen hast
• Sehr sicher in Python, PySpark und SQL bist – inklusive komplexer Transformationen, Performanceoptimierung und Query-Design
• Erfahrung im Design von Databricks Asset Bundles und im Deployment über mehrere Umgebungen hinweg mitbringst
• Fundiertes Wissen über Unity Catalog, Data Governance, Access Control und Best Practices im Datenmanagement besitzt
• CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions, Azure DevOps oder ähnlichen Technologien aufgebaut und betrieben hast
• Architekturentscheidungen und technische Trade-offs klar und verständlich kommunizieren kannst – sowohl technisch als auch nicht-technisch – auf Deutsch und Englisch

Zusätzlich von Vorteil sind:

• Erfahrung mit Databricks AI/BI Dashboards, Genie oder Semantic Layer Design
• Kenntnisse im Azure Identity- und Secrets-Management, z. B. Entra ID, OIDC Federation und Azure Key Vault
• Erfahrung darin, GDPR- und Vertraulichkeitsanforderungen in Data-Engineering-Lösungen zu integrieren

Wir bieten Dir:

Bei DLG wirst du Teil einer ambitionierten und kollaborativen Organisation, in der Daten eine immer wichtigere Rolle für Innovation und geschäftlichen Mehrwert spielen. Du erhältst die Chance, unsere moderne Datenplattform aktiv mitzugestalten und an strategischen Initiativen im gesamten Unternehmen mitzuwirken.

Wir bieten dir ein flexibles und unterstützendes Arbeitsumfeld mit hervorragenden Möglichkeiten zur fachlichen Weiterentwicklung, zum Wissensaustausch und zum beruflichen Wachstum. Dich erwartet eine Kultur, die von Zusammenarbeit, Vertrauen und kontinuierlicher Verbesserung geprägt ist.

Haben wir Dein Interesse geweckt?

Wir freuen uns über deine Bewerbung im PDF-Format über unser Bewerbungsportal und unter Angabe deiner Gehaltsvorstellung und des frühestmöglichen Eintrittstermins.