Projektkontext

Wir bauen auf Databricks eine Research- und Execution-Plattform für Systematic Equity. Kern ist ein bi-temporaler Feature Store auf Basis der Medaillon-Architektur (Bronze/Silver/Gold) als „Golden Source“ für Signale, Reporting und Applikationen, die Konsolidierung von Legacy-Systemen, performantes Onboarding historischer Marktdaten (45+ Jahre, tägliche Frequenz) sowie ein Compliance-konformer SDLC.

Deine Aufgaben

• Design & Implementierung eines bi-temporalen EAV-Feature Stores (Versionierung/Vintage zur Vermeidung von Look-Ahead-Bias).
• Entwicklung inkrementeller/streamender Pipelines auf Databricks Delta Lake für große Zeitreihen.
• Aufbau eines Security Masters zur quellübergreifenden Asset-Harmonisierung.
• Umsetzung der Medallion-Architektur: Ingestion, Transformation, Feature-Persistenz.
• Entwicklung einer Python-Bibliothek für Research/PM (Panel-Abfragen, Integration in Investment-Workflows).
• Compliance by design: Change-Control, Environment-Separation, Auditability.
• Performance-Optimierung, Observability/Monitoring, Dokumentation & Knowledge Transfer.

Must-haves

• 4+ Jahre Data Engineering mit Databricks/Spark (PySpark), Delta Lake, SQL.
• Nachweisbare Erfahrung mit Zeitreihen/Versionierung (bi-temporal, Valid-From/To, Vintage).
• Azure-Praxis (Unity Catalog, ADLS, ADF, Identity/Secrets) oder vergleichbare Cloud.
• Sauberes Engineering: Tests, CI/CD, Packaging, Code-Reviews.
• Deutsch & Englisch sicher in Wort und Schrift.

Nice-to-haves

• Finance/Market-Data (z. B. LSEG/Refinitiv, Worldscope) & Security-Master-Konzepte.
• Power BI/Analytics für Stakeholder-Demos.
• Erfahrung mit Feature Stores/MLOps und Data-Governance.

Tech-Stack (im Projekt)

Azure, Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, Streaming, Spark), Python/PySpark, SQL, Azure Data Factory; Datenquellen: LSEG, Refinitiv, Worldscope/DAL.

Deliverables (erste 3–6 Monate)

• Feature-Store v1 inkl. Vintage-fähiger Panels und dokumentierter Abfrageschicht.
• Produktive Ingestion/Transformation (Bronze→Silver→Gold) mit Monitoring.
• Security-Master-MVP und Mappings über Datenquellen hinweg.
• Python-Package für Research/PM inkl. Tests & Doku.

Rahmenbedingungen

• Einsatzort: Remote, gelegentlich Frankfurt a. M.
• Start: zeitnah
• Modell: Festanstellung oder Freelance (Vollzeit präferiert)

Dies ist eine Remote-Stelle. Sowohl eine Festanstellung als auch eine freiberufliche Tätigkeit sind möglich.