Vi söker en skicklig och lösningsorienterad Data Engineer som vill vara med och bygga framtidens dataplattform i en miljö där data ses som en strategisk tillgång. Du har ett starkt teknikintresse, en känsla för struktur och drivs av att skapa affärsvärde genom tillgänglig, tillförlitlig och välmodellad data.

Du blir en nyckelperson i utvecklingen av en modern analysplattform baserad på Azure Databricks och dbt, där datakvalitet, skalbarhet och återanvändbarhet står i centrum. Tillsammans med andra specialister skapar du robusta pipelines i en flerstegslösning där rådata, förädlad och konsumerbar data hanteras i tydligt avgränsade lager för spårbarhet, optimering och verksamhetsnytta.

Uppdraget kombinerar tekniskt djup med affärssnära förståelse där du omvandlar data till insikter och bidrar till bättre beslut, smartare flöden och mer förutsägbar verksamhet.

Uppdragsinformation
Start: Oktober 2025
Slut: 31 mars 2026 (option på förlängning)
Plats: Stockholm, 2 dagar per vecka på plats

Vi söker dig som
• Har flerårig erfarenhet av dataplattformsutveckling i moln och hybridmiljöer
• Har djup teknisk kompetens inom Azure Databricks, dbt och SQL
• Har erfarenhet av lagerbaserad arkitektur och strukturerad hantering av rå, mellan och konsumentdata
• Är van vid att modellera enligt Kimball/Inmon och har god förståelse för datakvalitet
• Har erfarenhet av CI/CD-pipelines och versionshantering i verktyg som Azure DevOps eller GitHub Actions
• Kommunicerar obehindrat på svenska och engelska i både tal och skrift

Meriterande erfarenheter
• Skapande av automatiserade tester och datakvalitetskontroller
• Infrastruktur som kod (Terraform, Bicep), pakethantering i Databricks
• Erfarenhet av Power BI och rapportdistribution via DevOpsflöden
• DevOpsprinciper och säkerhet i molnbaserade miljöer
• Tidigare arbete inom större organisationer eller komplexa miljöer

Ditt uppdrag i praktiken
• Utveckla och optimera datalager och pipelines i Databricks och dbt med fokus på struktur och spårbarhet
• Tillämpa och vidareutveckla en flernivåarkitektur där data stegvis förädlas till beslutsunderlag
• Migrera befintliga lösningar till ny plattform och förvalta både nya och äldre datamodeller
• Delta i planering, dialog med verksamheten och estimering i ett agilt team
• Bidra aktivt till kunskapsdelning, dokumentation och teknisk samsyn i teamet