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Remote Databricks Jobs in Wisconsin (NOW HIRING)

Qualysoft

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 ...

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Remote Databricks information

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

To thrive as a Remote Databricks Engineer, you need a strong background in data engineering, cloud computing (especially Azure or AWS), and proficiency in languages like Python or Scala, often supported by a degree in computer science or a related field. Familiarity with Databricks platform tools, Spark, SQL, and relevant certifications such as Databricks Certified Data Engineer Associate are typically required. Strong problem-solving, communication, and self-motivation skills help you excel in remote and collaborative data-driven environments. These skills are essential for efficiently designing scalable data solutions and collaborating virtually to drive business value.

How does a remote Databricks engineer typically collaborate with cross-functional teams?

As a remote Databricks engineer, you will frequently work with data scientists, analysts, and other engineers through virtual collaboration tools such as Slack, Jira, and Zoom. Regular stand-up meetings, code reviews, and shared documentation platforms help maintain alignment across distributed teams. You'll often contribute to shared Databricks notebooks and participate in sprint planning to ensure data pipelines and analytics workflows meet business requirements. Effective communication and proactive documentation are key to successful remote collaboration in this role.

What are remote Databricks jobs?

Remote Databricks jobs are positions that involve working with the Databricks data analytics platform from a location outside of a traditional office, typically from home or another remote setting. These roles often focus on developing data pipelines, analyzing big data, building machine learning models, or managing cloud infrastructure using Databricks. Employees use collaboration tools and cloud-based environments to connect with their teams and access the Databricks platform securely. Remote Databricks jobs may be available for data engineers, data scientists, machine learning engineers, and DevOps professionals. The flexibility of remote work allows professionals to collaborate with global teams while leveraging Databricks’ powerful data processing and analytics capabilities.
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Remote Databricks jobs near you
Infographic showing various Remote Databricks job openings in Wisconsin as of July 2026, with employment types broken down into 58% Full Time, and 42% Contract. Highlights an 100% Remote job distribution.

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

Qualysoft

On-site, Remote

Contractor

Posted 13 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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