Role overview
Projektarbeit (extern) Frankfurt am Main, Remote. Start Februar 2026. ++
Spark
JIRA
SQL
Monitoring
Confluence
Jira
Datenmodellierung
CI/CD
SharePoint
SharePoint
KNIME
ETL
GitLab
artifactory
kafka
Sharepoint
Gitlab
Kafka
AWS S3
Data Governance
Artifactory
gitlab
monitoring
Azure Databricks
Feature Engineering
MLOps
PySpark
MLops
ELT
Data Lakehouse
Azure Data Lake Storage
Unity Catalog
Medallion-Architektur
Delta Lake
MLflow
Feature Store
ML Governance
Azure Active Directory
ML-Pipelines
Model Registry
Drift-Erkennung
Senior Data Scientist – Azure Databricks & MLflow (m/w/d) Senior ID02527A
Start: sofort
Ende: 31.12.2026
Einsatzort: Frankfurt am Main & Remote (100 % remote)
Projektsprache: Deutsch
Projektbeschreibung
Im Rahmen eines Modernisierungsvorhabens wird eine bestehende CRM- und Analytics-Landschaft auf eine skalierbare Azure-Databricks-Plattform migriert. Ziel ist der Aufbau einer konsolidierten, sicheren Daten- und Analyseplattform für Customer Care, Loyalty und Communications. Der Schwerpunkt liegt auf der Migration bestehender KNIME-Workloads, der Operationalisierung von Machine-Learning-Lösungen sowie der Etablierung einer nachhaltigen Data- und ML-Governance.
Aufgaben
Konzeption und Weiterentwicklung einer zentralen Analytics- und ML-Plattform auf Azure Databricks
Migration und Neustrukturierung bestehender KNIME-Workflows in Databricks
Entwicklung, Operationalisierung und Überwachung von ML-Modellen inkl. Feature Engineering und MLOps
Aufbau standardisierter Daten- und ML-Pipelines unter Nutzung der Medallion-Architektur
Etablierung von Governance-, Sicherheits- und Betriebsmechanismen für Daten und Modelle
Dokumentation, Workshops und Wissenstransfer
Technologien
Azure Databricks, Spark, PySpark, Delta Lake, MLflow, MLOps, Data Lakehouse, Azure Data Lake Storage, AWS S3, KNIME, Feature Engineering, Feature Store, ETL/ELT, SQL, CI/CD, Data Governance, ML Governance, Monitoring, Kafka, Unity Catalog, Azure Active Directory, Confluence, SharePoint, Jira, GitLab, Artifactory
Muss-Kriterien
Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Umgang mit Azure Databricks inklusive Notebooks, Delta Lake, MLflow und Data-Sharing-Konzepten
Mehrjährige Erfahrung als Senior Data Scientist im Customer-Analytics-Umfeld mit produktiven ML-Lösungen
Erfahrung in der Migration analytischer Workloads von KNIME nach Azure Databricks
Fundierte Kenntnisse in Spark/PySpark, Feature Engineering, Datenmodellierung und ML-Pipelines
Soll-Kriterien
Databricks ML Engineer Badge
Erfahrung in Data- und ML-Governance auf Azure Databricks inklusive Model Registry, Monitoring und Drift-Erkennung
Deutschkenntnisse mindestens B2, idealerweise C1/C2
Das Team von der mund consulting freut sich auf Ihre Bewerbung – bitte mit aktuellem CV, Stundensatz und Verfügbarkeit.
Herzliche Grüße
Thomas Mund
post@mund-consulting.de
Bearbeitet 22.01.26