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Remote Azure Databricks Jobs in Wisconsin (NOW HIRING)

Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gangiger ML-Frameworks ...

Experience building Databricks environments in Microsoft Azure Cloud Services, Amazon Web Services ... remote client service delivery. Recruiting for this role ends on 06/30/2026. Work you'll do As a ...

... Azure Firewall, WAN) * Containers & data services (Kubernetes, Docker, Databricks, Event Hubs ... remote position. Application Deadline This position is anticipated to close on Jun 18, 2026. About ...

Data Architect

Madison, WI · Remote

$65 - $90/hr

Madison, Wisconsin (Partial Remote) Employment Type: Contract to Perm Role Overview The Data ... Azure, AWS, Google Cloud Platform) and modern data platform tools (Snowflake, Databricks). * Strong ...

Remote Azure Databricks information

What are Remote Azure Databricks jobs?

Remote Azure Databricks jobs are positions where professionals use Azure Databricks—a cloud-based analytics platform optimized for big data and machine learning—while working from a remote location. These roles typically involve tasks like building data pipelines, analyzing large datasets, developing and deploying machine learning models, and collaborating with teams virtually. Remote Azure Databricks professionals need strong skills in Spark, Python or Scala, and a good understanding of cloud computing. They often work as data engineers, data scientists, or analytics specialists, leveraging the platform’s capabilities to deliver data-driven insights for organizations.

What is the difference between Remote Azure Databricks vs Remote Data Engineer?

AspectRemote Azure DatabricksRemote Data Engineer
Required CredentialsAzure certifications, Spark/Databricks knowledgeData engineering certifications, SQL, cloud platform skills
Work EnvironmentCloud-based, collaborative platform for data analyticsData pipelines, database management, cloud environments
Industry UsageData analytics, AI, machine learning projectsData pipeline development, ETL processes

Remote Azure Databricks specialists focus on leveraging the Databricks platform for data analytics and machine learning, often working within cloud environments. Remote Data Engineers build and maintain data pipelines and infrastructure, frequently using cloud tools. While both roles require cloud and data skills, Azure Databricks roles are more centered on analytics and AI, whereas Data Engineers focus on data infrastructure and processing.

What are the key skills and qualifications needed to thrive as a Remote Azure Databricks professional, and why are they important?

To thrive as a Remote Azure Databricks professional, you need strong expertise in data engineering, cloud computing, and proficiency in programming languages such as Python or Scala, typically supported by a relevant degree or certifications. Familiarity with Azure services, Databricks platform, Spark, and data pipeline orchestration tools is essential, often validated by Microsoft Azure or Databricks certifications. Excellent problem-solving, collaboration, and communication skills help you work effectively in distributed teams and convey complex technical concepts clearly. These skills and qualifications ensure robust data solutions, efficient remote teamwork, and the ability to leverage cloud analytics for business impact.

What are some common challenges faced by Remote Azure Databricks engineers, and how can they be managed?

Remote Azure Databricks engineers often encounter challenges related to collaboration and data security. Since Databricks projects typically involve large datasets and multiple stakeholders, coordinating work across time zones and ensuring secure data access can be complex. To manage these challenges, it's important to establish clear communication channels, use project management tools, and follow best practices in data governance. Regular team meetings and thorough documentation also help maintain alignment and ensure project success.
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Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)

Qualysoft

On-site, Remote

Contractor

Posted 7 days ago


Job description

Fur ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer (m/w/d) gesucht.
Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarer Machine-Learning- und LLM-Losungen auf Azure Databricks von der Datenaufbereitung uber Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.
Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering, ML/LLM-Workloads, MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Okosystem.
520 - 560 a day
Rahmenbedingungen
Start: Marz/April 2026
Laufzeit: 3 Jahre (optional verlangerbar bis max. 5 Jahre)
Auslastung: 100 %
Arbeitsmodell: Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote
Projektsprache: Deutsch und Englisch

Aufgaben:
Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gangiger ML-Frameworks
Entwicklung und Betrieb von Big-Data-Pipelines mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Durchfuhrung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mit Databricks MLflow
Entwicklung und Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)
End-to-End-Integration der Losungen in das Microsoft-Okosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)
Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie Agents
Durchfuhrung von Modell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und Updateprozessen
Einsatz von AutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und Experimenten
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Losungen

Fachliche Anforderungen:
Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks
Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn
Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Kompetenz in Feature Engineering sowie Modell-Deployment mit managed Databricks MLflow
Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks
Erfahrung mit End-to-End-Integrationen im Microsoft-Okosystem
Erfahrung im Aufbau von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur ML- und LLM-Modelle sowie agentische Workflows
Erfahrung im Modell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender Wartungsstrategien
Praktische Erfahrung im Einsatz von AutoML-Tools
Vorhandensein einer eigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards fur Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)

PLUS:
Erfahrung mit Data- und KI-Governance
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentischer Ansatze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-Ressourcen
Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering uber Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)
Branchenkenntnisse in der Energieindustrie
Strukturierte und analytische Arbeitsweise
Hohes Qualitatsbewusstsein und Verantwortungsbereitschaft
Sehr gute Kommunikationsfahigkeit gegenuber technischen und fachlichen Stakeholdern
Teamfahigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe

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