IT-Anforderungsmanager E-Mobility (m/w/d) mit CI/CD-Tools/ Azure Databricks ID26259-0

IT-Anforderungsmanager E-Mobility (m/w/d) mit CI/CD-Tools/ Azure Databricks ID26259-0

Laufzeit: 01.07.2025
– 31.12.2025

Volumen: 90 Onsite
Std., 870 remote Std.

Leistungsort:
remote/ München

Ziel und
Hintergrund des Projektes: Unser Kunde hat sich in den letzten Jahren zu
Deutschlands führendem E-Mobility Anbieter entwickelt und wird in den kommenden
Jahren weiter stark wachsen.

Um die
steigenden Beziehungen zu Kunden, Partnern und Dienstleistern in den kommenden
Jahren zu managen und die Zufriedenheit von Kunden, Partner und
Mitarbeiter*innen weiter zu steigern, wird unser kunde seine Prozesse durch
einen Ausbau des Microsoft Dynamics 365 Systems, inkl. der Einbindung von 3rd
Party Software, weiter professionalisieren und digitalisieren.

Für dieses Ziel
wurde ein agiles Entwicklungsprojekt aufgesetzt und ein DevOps Entwicklungsteam
aus IT- und Business Experten zusammengestellt.

Aufgaben:

- Durchführung
des Anforderungsmanagement durch Bestandsaufnahmen, Ermittlung und
Dokumentation von Bedarfen und Umsetzung von Geschäftsanforderungen in
technische Spezifikationen im Bezug auf Data Driven Themen.

- Gestaltung,
Entwicklung und Umsetzung von Data-Lösungen sowie Pflege und Unterstützung von
Datenanalyseplattformen und Darstellung der Anforderungen im entsprechenden
Entwicklungssquad.

- Entwicklung
und Ausführung von Datenbankabfragen und Durchführung von Analysen

- Erstellung
von Visualisierungen und Berichten für das deutschlandweite E-Mobility
Geschäft.

- Entwicklung
und Aktualisierung der technischen Dokumentation.

- Nutzung der
notwendigen Tools für die Entwicklung und Dokumentation (Jira, Confluence,
Gitlab).

-
Eigenverantwortliche Ausführung innerhalb der IT-Landschaft des Kunden.

Volle
Integration in benötige Themen der IT Squads

Skills:

Umfangreiche
Erfahrung mit CI/CD-Tools und -Methoden (Terraform, Azure Pipelines, Gitlab
Pipelines usw.).

Kenntnisse in
Azure Databricks und anderen Azure-Datendiensten.

Erweiterte
Kenntnisse in SQL und Datenbanksystemen.

Praktische
Erfahrung mit PySpark und Spark für die Verarbeitung großer Datenmengen.

Vertrautheit
mit Stream-Verarbeitungssystemen: Azure Event Hub, Kafka, Kinesis usw.