Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ... und Databricks SQL Durchfuhrung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und ...
Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ... und Databricks SQL Durchfuhrung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und ...
Senior Continuous Improvement Specialist - ZLA
Darien, WI · Remote
$82K - $120K/yr
Bachelor's degree in Engineering, Manufacturing, or a related field. * 5+ years of experience in ... Proficiency with Power BI, Databricks, and advanced Microsoft Excel for analysis and visualization.
Senior Continuous Improvement Specialist - ZLA
Darien, WI · Remote
$82K - $120K/yr
Bachelor's degree in Engineering, Manufacturing, or a related field. * 5+ years of experience in ... Proficiency with Power BI, Databricks, and advanced Microsoft Excel for analysis and visualization.
Remote Databricks Developer information
What is a remote Databricks developer?
A Remote Databricks Developer is a software professional who specializes in building, managing, and optimizing data pipelines and analytics workflows on the Databricks platform, while working from a remote location. They use Databricks, which is based on Apache Spark, to process large datasets, develop ETL processes, implement machine learning models, and collaborate with data teams. Their responsibilities often include writing code in languages like Python, Scala, or SQL, integrating with cloud services, and ensuring data quality and security. Working remotely, they communicate with teams online and use cloud-based tools to complete their tasks efficiently.
How does a remote Databricks developer typically collaborate with cross-functional teams while working from different locations?
Remote Databricks Developers often work closely with data engineers, data scientists, and business analysts through virtual collaboration tools like Slack, Jira, and Zoom. Since team members may be distributed across various time zones, clear communication, regular stand-up meetings, and thorough documentation are essential for ensuring alignment on project goals and deadlines. Developers are also expected to participate in code reviews and shared knowledge sessions to maintain coding standards and support a collaborative environment. This structure helps ensure that complex data solutions are delivered efficiently and meet business requirements.
What are the key skills and qualifications needed to thrive as a remote Databricks developer, and why are they important?
To thrive as a Remote Databricks Developer, you need strong expertise in data engineering, programming languages like Python or Scala, and experience with big data frameworks, typically supported by a degree in computer science or a related field. Proficiency with Databricks platform, Apache Spark, cloud services (such as AWS or Azure), and relevant certifications like Databricks Certified Associate Developer are commonly required. Strong problem-solving, communication, and self-motivation are crucial soft skills for remote collaboration and project delivery. These skills and qualities ensure efficient development, scalable data solutions, and effective teamwork in distributed environments.
What is the difference between Remote Databricks Developer vs Data Engineer?
| Aspect | Remote Databricks Developer | Data Engineer |
|---|---|---|
| Required Skills | Proficiency in Databricks, Spark, Python, SQL | Proficiency in data pipelines, ETL, cloud platforms, SQL |
| Work Environment | Collaborates on data projects using Databricks platform | Builds and maintains data infrastructure across cloud environments |
| Certifications | Databricks certifications often preferred | Cloud certifications (AWS, Azure), data engineering certifications |
While both roles involve working with data and cloud platforms, a Remote Databricks Developer specializes in developing solutions within the Databricks environment, focusing on Spark and data analytics. A Data Engineer has a broader scope, designing and maintaining data pipelines and infrastructure across various platforms. The roles overlap in skills like SQL and cloud knowledge, but their primary focus and tools differ.
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Contractor
Re-posted 23 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
Interessiert?
Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf, Ihre Verfugbarkeit sowie Ihre Stundensatzvorstellung.
Wir freuen uns auf Ihre Ruckmeldung.
Kontaktaufnahme gerne uber Freelancermap, per E-Mail oder uber LinkedIn.
Vielen Dank fur Ihr Interesse!
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