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Data Engineer (Data Bricks)Shape Your Future with Us • Frankfurt, Germany
Data Engineer (Data Bricks)

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Vor einem Tag
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Stellenbeschreibung

Data Engineer

Location: Frankfurt, Germany / EU
Start: ASAP

We are looking for a strong, hands-on Data Engineer with deep Databricks and Apache Spark experience to support a Frankfurt-based banking client.

The ideal candidate will have extensive experience designing and implementing scalable data engineering solutions using Databricks, Spark/PySpark, with a strong understanding of data modeling and modern data architectures. Experience working with unstructured and semi-structured data for AI/ML and RAG use cases is highly desirable.

Key Responsibilities:
  • Design, develop, and optimize data engineering pipelines and data processing solutions using Databricks and Apache Spark.
  • Build scalable and reliable data pipelines using PySpark and related Spark technologies.
  • Work with large and complex datasets across structured, semi-structured, and unstructured data sources.
  • Design and implement effective data models to support analytics, AI/ML, and downstream data consumption.
  • Process and transform unstructured and semi-structured data for AI-driven use cases, including RAG (Retrieval-Augmented Generation).
  • Develop data ingestion, transformation, cleansing, and enrichment workflows.
  • Optimize Spark jobs and Databricks workloads for performance, scalability, and reliability.
  • Work closely with data scientists, ML/AI engineers, architects, and business stakeholders to deliver production-ready data solutions.
  • Apply strong engineering practices around data quality, testing, monitoring, and operational reliability.
  • Contribute to the design and evolution of modern cloud-based data platforms.
Must-Have Requirements:
  • Strong hands-on experience with Databricks in production environments.
  • In-depth knowledge of Apache Spark and PySpark, including performance tuning and optimization.
  • Strong Data Engineering background, with experience building production-grade data pipelines.
  • Solid understanding of data modeling, data structures, and modern data architectures.
  • Proven experience processing large-scale datasets.
  • Experience working with unstructured and semi-structured data.
  • Practical experience preparing and transforming data for AI/ML and RAG use cases.
  • Strong Python skills, particularly for data engineering and PySpark development.
  • Experience with data ingestion, transformation, orchestration, and pipeline automation.
  • Ability to work independently in a fast-paced banking/enterprise environment.
  • Candidate must be located within the EU.
Nice-to-Have:
  • Experience with Generative AI / LLM / RAG architectures.
  • Knowledge of vector search, embeddings, chunking, and document-processing pipelines.
  • Experience with Delta Lake / Delta tables and modern lakehouse architectures.
  • Experience with cloud platforms such as Azure, AWS, or GCP.
  • Experience in banking or other regulated financial-services environments.
  • Knowledge of data governance, security, lineage, and compliance requirements.
  • Experience with CI/CD and DevOps practices for data platforms.
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Data Engineer (Data Bricks) • Frankfurt, Germany

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