Databricks Senior Solutions Architect

Für dieses Projekt suchen wir eine erfahrene Fachkraft als Databricks Senior Solutions Architect, um die Zukunft von Big-Data-Projekten für namhafte Unternehmen zu gestalten. Der Auftraggeber benötigt umfassende Expertise im Bereich Apache Spark und in der Architektur von Big-Data-Lösungen in einer kundenorientierten Funktion.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten:

• Unterstützung von Kunden bei Architektur, Design und Implementierung, um die technische Roadmap an der Expansion der Databricks-Plattform auszurichten
• Bereitstellung technischer Führung nach dem Verkauf (Post-Sales), um strategische Kunden bei der Konzeption und Umsetzung von Big-Data-Projekten zu begleiten (vom architektonischen Design über Data Engineering bis zur Modellbereitstellung)
• Identifizierung und Vorantreiben neuer Initiativen zur Generierung von geschäftlichem Mehrwert aus Kundendaten
• Architektur von produktionsreifen Workloads inklusive Leistungstests und Optimierung von End-to-End-Pipeline-Loads
• Durchführung von Tutorials und Schulungen zur Förderung der Community-Adoption wie Hackathons und Konferenzpräsentationen
• Kontinuierliche Weiterentwicklung der eigenen technischen Fähigkeiten

Anforderungen und Profil:

• Nachweisbare praktische Erfahrung mit Databricks in mehreren großangelegten Projekten
• Fundierte praktische und technische Expertise mit Apache Spark
• Zertifizierung als Databricks Certified Data Engineer Professional
• Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie Python, Scala oder Java
• Vertrautheit mit Entwicklungstools für CI/CD, Unit- und Integrationstests, Automatisierung und Orchestrierung, REST-APIs, BI-Tools und SQL-Schnittstellen wie Jenkins
• Mehr als 5 Jahre Berufserfahrung als Software Engineer oder Data Engineer, einschließlich Query-Tuning, Performance-Tuning, Troubleshooting und Debugging von Spark- oder anderen Big-Data-Lösungen
• Erfahrung im Design und Einsatz von Lösungen auf Cloud-Infrastrukturen und -Diensten wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform
• Erfahrung in kundenorientierten Rollen wie Pre-Sales, Post-Sales, technischer Architekturberatung oder Consulting
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien einschließlich Hadoop, NoSQL, MPP, OLTP und OLAP
• Wünschenswerte Vorkenntnisse in Data Science und ML Engineering (Modellauswahl, Modell-Lifecycle, Hyper-Parameter-Tuning, Model Serving, Deep Learning und Tools wie MLflow)
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und Souveränität bei Präsentationen vor strategischen Stakeholdern und Führungskräften
• Begeisterung für neue Technologien und Kundenerfolg

Praktische Informationen:

• Es handelt sich um eine Remote-Tätigkeit (mit seltenen Ausnahmen nach vorheriger Absprache), die eine ausreichende Zeitzonenüberschneidung mit den Kunden voraussetzt.