Octopus Energy Group · Berlin (DE)
Full time On siteLakehouse & Data Engineering (ca. 50%):
Konzeption, Aufbau und Tuning performanter Pipelines auf Basis von Databricks.
Datenmodellierung mit dbt sowie Orchestrierung robuster DAGs via Apache Airflow.
Governance & Performance:
Etablierung automatisierter Data-Quality-Prüfungen, Data Lineage und Cluster-Optimierung.
Analytics & Data Apps (ca. 25%):
Aufbau einer semantischen Metriken-Schicht und Self-Service-BI in Lightdash.
Entwicklung interaktiver Analyse-Tools und Data Apps in Python (Streamlit).
Data Science & ML (ca. 25%):
Explorative Analysen, Prototyping und Training von ML-Modellen (z. B. Prognosen, Anomalien).
MLOps & Business-Integration:
Experiment-Tracking auf Databricks und Bereitstellung der Ergebnisse für Fachbereiche.
Berufserfahrung:
Mindestens 2–4 Jahre Praxis im Data Engineering, Analytics Engineering oder einer vergleichbaren Rolle.
Core Engineering Stack:
Fundierte Praxis mit Databricks (Delta Lake, Unity Catalog), dbt und Apache Airflow.
BI & Data Apps:
Erfahrung mit Lightdash (oder Interesse an code-basierter BI) sowie mit Streamlit.
Code & Datenbanksprachen:
Exzellentes SQL (Performance-Tuning, komplexe Joins) und sehr gutes Python (pandas, PySpark, scikit-learn).
Methodik & Best Practices:
Routinierter Umgang mit Git / CI/CD und modernen Modellierungskonzepten (Star-Schema).
Mindset & Sprachen:
Pragmatische Hands-on-Mentalität, starke Kommunikationsfähigkeit und sehr gutes Deutsch & Englisch.
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