Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Engineer Power BI (m/w/d) – 90% Remote
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.
- Git
- Versionskontrollsystem zur Verwaltung von Codeänderungen, das Zusammenarbeit mehrerer Entwickler und Nachverfolgung von Änderungen ermöglicht.
- 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.
- Data Pipeline Orchestrierung
- Automatisierte Steuerung und Koordination von Datenflüssen zwischen verschiedenen Systemen, um Daten zu sammeln, verarbeiten und bereitstellen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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Ø 111 €/h (für diese Skills)
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