Senior Data Engineer | Databricks, PySpark, Delta Lake | Banking & RegTech
Aktualisiert am 09.03.2026
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 01.04.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Databricks
Pyspark
Data Engineer
Big Data
Python
Apache Spark
Apache Arrow
CI/CD
Regulatory Affairs
Unity Catalog
SQL
Streaming
ETL
GitHub
Liquid clustering
Datenbankdesign
Banking/Finance

Einsatzorte

Einsatzorte

Österreich
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr
2025-04 - heute

Prävention von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung

Lead Developer, fachlich-technische Konzeption, Data Scientist Python PySpark SQL Server ...
Lead Developer, fachlich-technische Konzeption, Data Scientist
FMA, Abteilung für Prävention von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung sowie Sanktionenaufsicht.  Verantwortlich für die technische Konzeption und Migration regulatorischer Risikosysteme im Bereich Sanktionenaufsicht und Geldwäsche-Risikoanalyse.
  • Migration eines Legacy-Risikoanalyse-Tools (MS Visual Basic) in eine skalierbare Python-Architektur auf Databricks.
  • Aufbau strukturierter Datenpipelines (Azure Blob + PySpark).
  • Definition und Implementierung regelbasierter Datenqualitätsprüfungen.
  • Konzeption von Risikoindikatoren und Gewichtungslogiken im gesamteuropäischen Kontext.
  • Technische Umsetzung eines automatisierten Sanktions- Workflowsystems.
  • Versionierte, dokumentierte und auditierbare Implementierung.

Teamgröße:

16 (2 Data Scientists)

Python PySpark SQL Server Databricks Delta Lake Databricks Asset Bundles Azure Blob Git CI/CD (GitHub Actions) Requirements Engineering pytest Liquid Clustering mypy pre-commit Git Hooks
8 Monate
2024-08 - 2025-03

Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PostDoc), technische Konzeption, Vortragender Python MATLAB GitLab ...
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PostDoc), technische Konzeption, Vortragender
Verantwortlich für die Entwicklung und wissenschaftliche Bewertung numerischer Verfahren im Bereich partieller Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden.
  • Entwicklung speicher- und laufzeitoptimierter Algorithmen für simulationsbasierte Anwendungen.
  • Komplexitätsanalyse und Performance-Optimierung bestehender numerischer Verfahren.
  • Numerische Stabilitätsanalysen zur Absicherung von Robustheit und Genauigkeit.
  • Publikation der Forschungsergebnisse in peer-reviewed Journals und Präsentation auf internationalen Konferenzen.

Teamgröße: 5 (2 Developer)
Python MATLAB GitLab Julia SSH LaTeX
TU Wien
2 Jahre 7 Monate
2022-02 - 2024-08

Performance-Optimierung und Stabilitätsanalyse

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PraeDoc), technische Konzeption, Vortragender Python MATLAB GitLab ...
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PraeDoc), technische Konzeption, Vortragender

Entwicklung numerischer Verfahren im Bereich partieller Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden mit Fokus auf Performance-Optimierung und Stabilitätsanalyse.

  • Entwicklung kostenoptimaler Algorithmen für simulationsbasierte Anwendungen.
  • Komplexitätsanalyse und Performance-Optimierung verschiedener numerischer Verfahren.
  • Numerische Stabilitätsanalysen zur Absicherung von Robustheit und Genauigkeit.
  • Publikation der Forschungsergebnisse in peer-reviewed Journals und Präsentation auf internationalen Konferenzen.


Teamgröße:

5 (2 Developer)

Python MATLAB GitLab Julia SSH LaTeX
TU Wien
2 Jahre 3 Monate
2019-10 - 2021-12

Entwicklung und Implementierung numerischer Verfahren

Masterstudent MATLAB Python GitLab ...
Masterstudent

Fokus auf die Entwicklung und Implementierung numerischer Verfahren im Bereich partieller Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden.

MATLAB Python GitLab SSH LaTeX
Humboldt-Universität zu Berlin
3 Monate
2019-07 - 2019-09

Optimierung von Produktions- und Supply-Chain-Prozessen

Data Scientist, technische Konzeption RStudio Server tidyverse Keras ...
Data Scientist, technische Konzeption

Verantwortlich für die datengetriebene Optimierung von Produktions- und Supply-Chain-Prozessen mit Fokus auf Monitoring, Prognose und Mustererkennung.

  • Entwicklung und Betrieb eines Echtzeit-Dashboards zur Produktionsqualitätsüberwachung mit automatisiertem Alerting.
  • Supply-Chain-Optimierung mittels Predictive Analytics zur Identifikation optimaler Lagerstandorte.
  • Einsatz von Deep-Learning-Methoden (CNNs) zur Identifikation neuer Absatzmärkte.

Teamgröße:

4 (2 Data Scientists)

RStudio Server tidyverse Keras TensorFlow Git
Red Bull Business Support GmbH

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

1 Jahr 11 Monate
2022-08 - 2024-06

Promotion

Dr. techn, TU Wien
Dr. techn
TU Wien
Promotion in Mathematik mit Fokus auf numerische Simulationen mit optimaler Laufzeit
2 Jahre 3 Monate
2019-10 - 2021-12

Mathematik

M.Sc., Humboldt-Universität zu Berlin
M.Sc.
Humboldt-Universität zu Berlin


3 Jahre
2016-10 - 2019-09

Mathematik

B.Sc., Paris?Lodron?Universität Salzburg
B.Sc.
Paris?Lodron?Universität Salzburg

Position

Position

  • Lead Developer
  • Data Scientist
  • Projektleiter

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Databricks Pyspark Data Engineer Big Data Python Apache Spark Apache Arrow CI/CD Regulatory Affairs Unity Catalog SQL Streaming ETL GitHub Liquid clustering Datenbankdesign Banking/Finance

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Ich biete:

  • Python
  • Databricks
  • PySpark
  • SQL
  • Delta Lake
  • Spark Performance Optimization
  • Datenqualitätsprüfungen
  • Databricks Asset Bundles
  • Microsoft Azure
  • CI/CD (GitHub Actions)
  • Datenbankmodellierung
  • Requirements Engineering


Erfahrungen mit:

  • Liquid Clustering
  • pre-commit Git Hooks 
  • mypy 
  • pytest 
  • pandas 
  • polars 
  • scikit-learn
  • PyTorch 
  • LangChain 
  • Airflow 
  • Docker 
  • Feature Store 
  • MLflow 
  • Streamlit
  • Hugging Face
  • XGBoost
  • LLMs 
  • RAG


Softskills

  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit
  • anforderungsorientierte Umsetzung
  • strukturierte Problemlösung
  • klare adressatengerechte Kommunikation

Branchen

Branchen

  • Banken
  • Versicherungen
  • Crypto Asset Service Provider

Einsatzorte

Einsatzorte

Österreich
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr
2025-04 - heute

Prävention von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung

Lead Developer, fachlich-technische Konzeption, Data Scientist Python PySpark SQL Server ...
Lead Developer, fachlich-technische Konzeption, Data Scientist
FMA, Abteilung für Prävention von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung sowie Sanktionenaufsicht.  Verantwortlich für die technische Konzeption und Migration regulatorischer Risikosysteme im Bereich Sanktionenaufsicht und Geldwäsche-Risikoanalyse.
  • Migration eines Legacy-Risikoanalyse-Tools (MS Visual Basic) in eine skalierbare Python-Architektur auf Databricks.
  • Aufbau strukturierter Datenpipelines (Azure Blob + PySpark).
  • Definition und Implementierung regelbasierter Datenqualitätsprüfungen.
  • Konzeption von Risikoindikatoren und Gewichtungslogiken im gesamteuropäischen Kontext.
  • Technische Umsetzung eines automatisierten Sanktions- Workflowsystems.
  • Versionierte, dokumentierte und auditierbare Implementierung.

Teamgröße:

16 (2 Data Scientists)

Python PySpark SQL Server Databricks Delta Lake Databricks Asset Bundles Azure Blob Git CI/CD (GitHub Actions) Requirements Engineering pytest Liquid Clustering mypy pre-commit Git Hooks
8 Monate
2024-08 - 2025-03

Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PostDoc), technische Konzeption, Vortragender Python MATLAB GitLab ...
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PostDoc), technische Konzeption, Vortragender
Verantwortlich für die Entwicklung und wissenschaftliche Bewertung numerischer Verfahren im Bereich partieller Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden.
  • Entwicklung speicher- und laufzeitoptimierter Algorithmen für simulationsbasierte Anwendungen.
  • Komplexitätsanalyse und Performance-Optimierung bestehender numerischer Verfahren.
  • Numerische Stabilitätsanalysen zur Absicherung von Robustheit und Genauigkeit.
  • Publikation der Forschungsergebnisse in peer-reviewed Journals und Präsentation auf internationalen Konferenzen.

Teamgröße: 5 (2 Developer)
Python MATLAB GitLab Julia SSH LaTeX
TU Wien
2 Jahre 7 Monate
2022-02 - 2024-08

Performance-Optimierung und Stabilitätsanalyse

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PraeDoc), technische Konzeption, Vortragender Python MATLAB GitLab ...
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PraeDoc), technische Konzeption, Vortragender

Entwicklung numerischer Verfahren im Bereich partieller Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden mit Fokus auf Performance-Optimierung und Stabilitätsanalyse.

  • Entwicklung kostenoptimaler Algorithmen für simulationsbasierte Anwendungen.
  • Komplexitätsanalyse und Performance-Optimierung verschiedener numerischer Verfahren.
  • Numerische Stabilitätsanalysen zur Absicherung von Robustheit und Genauigkeit.
  • Publikation der Forschungsergebnisse in peer-reviewed Journals und Präsentation auf internationalen Konferenzen.


Teamgröße:

5 (2 Developer)

Python MATLAB GitLab Julia SSH LaTeX
TU Wien
2 Jahre 3 Monate
2019-10 - 2021-12

Entwicklung und Implementierung numerischer Verfahren

Masterstudent MATLAB Python GitLab ...
Masterstudent

Fokus auf die Entwicklung und Implementierung numerischer Verfahren im Bereich partieller Differentialgleichungen und Finite-Elemente-Methoden.

MATLAB Python GitLab SSH LaTeX
Humboldt-Universität zu Berlin
3 Monate
2019-07 - 2019-09

Optimierung von Produktions- und Supply-Chain-Prozessen

Data Scientist, technische Konzeption RStudio Server tidyverse Keras ...
Data Scientist, technische Konzeption

Verantwortlich für die datengetriebene Optimierung von Produktions- und Supply-Chain-Prozessen mit Fokus auf Monitoring, Prognose und Mustererkennung.

  • Entwicklung und Betrieb eines Echtzeit-Dashboards zur Produktionsqualitätsüberwachung mit automatisiertem Alerting.
  • Supply-Chain-Optimierung mittels Predictive Analytics zur Identifikation optimaler Lagerstandorte.
  • Einsatz von Deep-Learning-Methoden (CNNs) zur Identifikation neuer Absatzmärkte.

Teamgröße:

4 (2 Data Scientists)

RStudio Server tidyverse Keras TensorFlow Git
Red Bull Business Support GmbH

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

1 Jahr 11 Monate
2022-08 - 2024-06

Promotion

Dr. techn, TU Wien
Dr. techn
TU Wien
Promotion in Mathematik mit Fokus auf numerische Simulationen mit optimaler Laufzeit
2 Jahre 3 Monate
2019-10 - 2021-12

Mathematik

M.Sc., Humboldt-Universität zu Berlin
M.Sc.
Humboldt-Universität zu Berlin


3 Jahre
2016-10 - 2019-09

Mathematik

B.Sc., Paris?Lodron?Universität Salzburg
B.Sc.
Paris?Lodron?Universität Salzburg

Position

Position

  • Lead Developer
  • Data Scientist
  • Projektleiter

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Databricks Pyspark Data Engineer Big Data Python Apache Spark Apache Arrow CI/CD Regulatory Affairs Unity Catalog SQL Streaming ETL GitHub Liquid clustering Datenbankdesign Banking/Finance

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Ich biete:

  • Python
  • Databricks
  • PySpark
  • SQL
  • Delta Lake
  • Spark Performance Optimization
  • Datenqualitätsprüfungen
  • Databricks Asset Bundles
  • Microsoft Azure
  • CI/CD (GitHub Actions)
  • Datenbankmodellierung
  • Requirements Engineering


Erfahrungen mit:

  • Liquid Clustering
  • pre-commit Git Hooks 
  • mypy 
  • pytest 
  • pandas 
  • polars 
  • scikit-learn
  • PyTorch 
  • LangChain 
  • Airflow 
  • Docker 
  • Feature Store 
  • MLflow 
  • Streamlit
  • Hugging Face
  • XGBoost
  • LLMs 
  • RAG


Softskills

  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit
  • anforderungsorientierte Umsetzung
  • strukturierte Problemlösung
  • klare adressatengerechte Kommunikation

Branchen

Branchen

  • Banken
  • Versicherungen
  • Crypto Asset Service Provider

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