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Remote Databricks Data Engineer Jobs in Wisconsin

Fur ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer ... Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ...

... engineering teams and modernizing technology & data platforms. Our delivery models are tailored to ... remote client service delivery. Recruiting for this role ends on 06/30/2026. Work you'll do As a ...

Senior Data Engineer (Remote)

Menomonee Falls, WI · Remote

$123K - $162K/yr

Participate in the entire application lifecycle in collaboration with designers, product managers, and other engineers on the product team * Leverage critical thinking, experimentation, data, and ...

$211K - $246K/yr

Define the data engineering and analytics roadmap, aligned with company goals. This includes ... Hands-on experience with tools such as Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, dbt, Airflow ...

Remote bevorzugt, gelegentliche Vor-Ort-Termine nach Absprache 400 - 450 a day Aufgaben Aufbau und ... Betrieb von End-to-End Data-Science- und ML-Workflows Implementierung von ML ...

Staff Data Architect (Remote)

Menomonee Falls, WI · On-site +1

$64 - $82.25/hr

Influence and guide source data design by partnering with product and engineering teams to ensure data quality, ownership, and governance are embedded at the point of origination, before data ...

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Remote Databricks Data Engineer information

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

To thrive as a Remote Databricks Data Engineer, you need a solid background in data engineering, strong programming skills in Python or Scala, and experience with big data frameworks, often supported by a degree in computer science or a related field. Proficiency with Databricks, Apache Spark, cloud platforms (such as AWS or Azure), and relevant certifications like Databricks Certified Data Engineer are highly valuable. Strong problem-solving abilities, effective remote communication, and collaboration skills set top performers apart in distributed teams. These skills and qualities ensure efficient data pipeline development, seamless integration, and successful project delivery in remote environments.

What is a Remote Databricks Data Engineer?

A Remote Databricks Data Engineer is a professional who designs, develops, and manages large-scale data processing systems using the Databricks platform, often working from a remote location. They focus on building data pipelines, integrating data sources, and optimizing workflows for analytics and machine learning, leveraging tools like Apache Spark within Databricks. These engineers collaborate with data scientists, analysts, and other stakeholders to ensure data is accessible, reliable, and scalable for business needs. Remote roles offer flexibility in work location while still requiring strong communication and technical skills.

What are some common challenges faced by remote Databricks Data Engineers and how can they be addressed?

Remote Databricks Data Engineers often encounter challenges such as coordinating efficiently with distributed teams, managing access to secure data environments, and ensuring smooth pipeline deployments across different cloud platforms. To overcome these, it's important to leverage communication tools for regular check-ins, follow strict data governance protocols, and utilize collaborative features in Databricks such as shared notebooks and version control. Proactively documenting your work and staying updated with platform updates can also help streamline remote collaboration and problem-solving.
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What cities in Wisconsin are hiring for Remote Databricks Data Engineer jobs? Cities in Wisconsin with the most Remote Databricks Data Engineer job openings:
Infographic showing various Remote Databricks Data Engineer job openings in Wisconsin as of June 2026, with employment types broken down into 100% Full Time. Highlights an 100% Remote job distribution.

Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)

Qualysoft

On-site, Remote

Contractor

Posted 8 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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