Senior Consultant Data Platforms Engineer - Databricks (Financial Services) (w/m/d)

Senior Consultant Data Platforms Engineer - Databricks (Financial Services) (w/m/d)

Standort: Eschborn / Frankfurt (Main)

Anderer Ort: Bundesweit

Gehalt: wettbewerbsfähig

Datum: 25.05.2026

Jobbeschreibung

Stellenanzeigen ID: 1712697

Are you ready to shape your future with confidence?

Gemeinsam die Welt jeden Tag ein bisschen besser machen. Für diesen Anspruch setzen wir bei EY alles in Bewegung und gehen als Team „all in“. Schließlich haben wir ein klares Ziel vor Augen: nachhaltigen Wert und Wachstum zu schaffen – für unsere Mandant:innen, Mitarbeitenden und die gesamte Gesellschaft. Unser globales Netzwerk aus rund 400.000 Mitarbeitenden weltweit bietet dir alle Möglichkeiten zu wachsen, dich zu entwickeln, dich zu spezialisieren sowie deine Stärken und Interessen beruflich zu verfolgen. Wir glauben daran, dass der richtige Karriereweg so individuell ist wie du.

Unser Bereich Financial Services fokussiert sich auf Finanzdienstleistungen und unterstützt Banken, Versicherungen und Asset Manager dabei, in einer sich stets verändernden und schnelllebigen Welt erfolgreich zu sein.

Deine Aufgaben

Als Teil unseres auf den Finanzdienstleistungssektor spezialisierten Technology Strategy Teams in München, Frankfurt/Main, Düsseldorf, Stuttgart, Hamburg, Köln oder Berlin übernimmst du Verantwortung in der Beratung unserer Kund:innen zu Themen rund um Daten, Datenplattformen und KI-Transformation. Dein Fokus liegt dabei auf der Umsetzung, Engineering und dem Betriebsbereitmachung von Datenplattformen sowohl als auch deren Integration in die Bestands-IT-Landschaft führender globaler Finanzinstitute. Die Operationalisierung von regulatorisch konformer und KI-bereiter Data Governance, Data Mesh und einer Lakehouse-Architektur sowie IT-Security sind wichtige Komponenten in deiner Rolle als Data Platform Engineer im Technology Strategy Team. Die Unterstützung als integraler Teil unseres Technology Strategy Teams, die moderne Datenplattformen und skalierbare Datenmanagement-Fähigkeiten aufbauen, sowie die verantwortliche Umsetzung geschäftsrelevanter Anwendungsfälle im Bereich Daten und KI gehören zu deinen Aufgaben. Damit begleitest du maßgeblich Automatisierungs- und Transformationsinitiativen für international agierende Konzerne der Finanzbranche und stellst sicher, dass Daten- und KI-Initiativen nachhaltig in Organisation, Architektur und Betrieb verankert werden. Dabei übernimmst du vielfältige Aufgaben:

Konzeptionierung und Implementierung von KI-bereiten Lakehouse-Architekturen mit Delta Lake und dem Medallion-Pattern, Entwurf von Datenmodellen unter Berücksichtigung von Metadaten und einem semantischen Layer, Einführung von Data Mesh und Datenprodukten, Aufbau zuverlässiger Ingestions- und Transformationsprozesse mittels z.B. Auto Loader und/oder Delta Live Tables sowie Integration von Datenqualitätsprüfungen und SLAs

Entwicklung von End-to-End-Datenpipelines auf Databricks und ähnlichen Lösungen (bevorzugt mit Erfahrung in Azure), unter Verwendung von PySpark und SQL für Batch- und Streaming-Verarbeitung sowie Implementierung von DataOps-Praktiken inkl. CI/CD, automatisierten Tests und Deployment-Strategien für skalierbare Datenplattformen

Integration mit vor- und nachgelagerten Systemen (z. B. Kafka/Confluent, Event Hubs, REST-APIs, ADLS/S3; BI-Tools wie Power BI und Databricks SQL Warehouses), genauso wie Orchestrierung und Aufsatz von Monitoring von Workflows (z.B. Databricks Workflows, Airflow, Azure Data Factory) und FinOps für Cloud Datenplattformen