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Data & Analyticsvor 47 Tagen

Data Engineer Power BI (m/w/d) – 90% Remote

Contracting⏱ 01.09.2026 - 31.12.2026📍 München💶 Verhandelbar 🏢 10% vor Ort 🚀 Start: September 2026 ⏳ 90% Auslastung ✈️ Reisebereitschaft erforderlich 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für ein spannendes Projekt im Bereich Business Intelligence und Datenmanagement. Die Position ist zu 90 % remote besetzt, mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen (1–2 Tage pro Monat).

Aufgaben: Sie werden verantwortlich für die Erweiterung und Optimierung unserer Dateninfrastruktur sein. Dazu gehört die Integration neuer Datenquellen in bestehende Pipeline-Architekturen sowie der Entwurf und die Implementierung optimierter Datenschemas. Ein Schwerpunkt liegt auf der Industrialisierung von Proof-of-Concepts: Sie überprüfen und refaktorieren Python-Notebooks, implementieren diese in Produktions-Pipelines und konfigurieren MLflow für Modellverfolgung und Lebenszyklusmanagement.

Weiterhin entwickeln Sie fortgeschrittene Datenvisualisierungen in Power BI, optimieren Abfrageleistung und Datenmodelle hinsichtlich Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Sie implementieren Testprotokolle zur Qualitätssicherung, verwalten Metadaten-Governance im Datenkatalog und konfigurieren Row-Level Security für sicheren Datenzugriff. Abschließend dokumentieren Sie alle Arbeiten umfassend und bereiten technische Dokumentation sowie Beispielabfragen auf.

Anforderungen: Sie bringen fundierte Kenntnisse in Datenengineering, Python, Power BI und Cloud-Plattformen (insbesondere Databricks) mit. Erfahrung mit Orchestrierungstools, Jira und Confluence ist von Vorteil. Sie arbeiten strukturiert, dokumentieren gewissenhaft und können komplexe technische Inhalte verständlich vermitteln.

Rahmen: Startdatum: September 2026, Laufzeit bis Ende 2026, 100 % Auslastung. Stundensatz verhandelbar.

Skills erklärt

Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
AWS
Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
PySpark
Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
Data Warehousing
Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
Datenmodellierung
Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Power BI
Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
MLOps
Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
MLflow
Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
Jira
Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
Confluence
Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
Row-Level Security
Sicherheitsmechanismus in Datenbanken, der Zugriff auf einzelne Datensätze basierend auf Benutzerrechten beschränkt; wird für Datenschutz und Zugriffskontrolle verwendet.

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