Data Engineer (f/m/d) Microsoft Fabric

Knaisch Consulting GmbH; Baden-Württemberg; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein internationales Unternehmen in Baden-Württemberg sucht eine fachlich kompetente Persönlichkeit für den Aufbau eines Data-Mesh-Netzwerks. Sie sind verantwortlich für die Weiterentwicklung von Data Warehouses, Datenpipelines und die Integration von Datenquellen. Erforderlich sind Kenntnisse in Microsoft Fabric, Python und SQL. Diese Rolle fördert die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen zur Umsetzung datengetriebener Use Cases.

Qualifikationen

• Erfahrung im Aufbau und der Weiterentwicklung von Datenarchitekturen.
• Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Datenpipelines und -modellen.
• Fähigkeit zur Integration verschiedener Datenquellen.

Aufgaben

• Aufbau und Weiterentwicklung von Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses.
• Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines und Modellen.
• Integration verschiedener Datenquellen und Anbindung von Power BI.
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Scientists und Analysten.

Kenntnisse

Aufbau von Data Warehouses

Entwicklung von Datenpipelines

Integration von Datenquellen

Zusammenarbeit mit Fachbereichen

Tools

Microsoft Fabric

Python

SQL

Power BI

Jobbeschreibung

Unser Mandant ist ein international tätiges Unternehmen mit Hauptsitz in der Rhein‑Neckar‑Region. Die designorientierten Produkte des Unternehmens sind weltweit gefragt und bilden die Grundlage für das kontinuierliche wirtschaftliche Wachstum und den nachhaltigen Erfolg. Im Rahmen des Aufbaus einer modernen Datenlandschaft hat unser Mandant Microsoft Fabric eingeführt, um eine Plattform für datengetriebene Entscheidungen zu schaffen. Für die aktive Gestaltung dieser datengetriebenen Zukunft und den Aufbau eines Data‑Mesh‑Netzwerks suchen wir für unseren Mandanten eine fachlich kompetente und menschlich überzeugende Persönlichkeit als

• Aufbau und Weiterentwicklung von Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses mit Microsoft Fabric
• Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines und Modellen (Python, SQL etc.)
• Integration verschiedener Datenquellen und Anbindung von Power BI
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Scientists und Analysten bei datengetriebenen Use Cases