Cloud Data Engineering im Bereich Snowflake / Azure
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHFür ein spannendes Projekt im Bereich Cloud Data Engineering suchen wir einen erfahrenen Experten mit Fokus auf Snowflake und Azure-Technologien. Der Standort ist München mit hybrider Arbeitsweise und einem sofortigen Starttermin.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Konzeption, Umsetzung und kontinuierliche Optimierung leistungsfähiger ETL- und ELT-Prozesse auf Basis von Snowflake und dbt. Sie entwickeln und pflegen eine skalierbare Datenarchitektur unter Einsatz von Data Vault 2.0 zur Integration heterogener Quellsysteme wie SAP ECC, S/4HANA und CRM-Systeme.
Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der Extraktion, Transformation und Harmonisierung komplexer SAP-Business-Logiken in ein unternehmensweites, analytisches Datenmodell. Zusätzlich evaluieren und implementieren Sie Microsoft Fabric als innovative Plattform für Prototyping sowie Self-Service-BI-Anwendungen.
Sie konzipieren und setzen Supply-Chain-KPIs um und entwickeln Reporting- und Dashboard-Lösungen mit Power BI. Dabei stellen Sie die Datenqualität sicher und stellen entscheidungsrelevante Kennzahlen zur Messung der Lieferperformance und -zuverlässigkeit bereit.
Wir erwarten fundiertes Wissen im Umgang mit modernen Datenplattformen wie Microsoft Fabric, Snowflake, dbt, Data Vault 2.0 sowie Azure Data Factory. Mehrjährige Erfahrung mit OneLake, Delta Lake, PySpark und Power BI sind erforderlich. Sicherer Umgang mit Git, Azure DevOps und CI/CD-Pipelines sowie Expertise im Cloud-basierten Datenmanagement mit Azure-Services, insbesondere ADLS Gen2, runden Ihr Profil ab. Kenntnisse in Terraform und Erfahrung mit SAP-Systemen sind von Vorteil.
Skills erklärt
- Snowflake
- Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
- dbt
- Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
- Data Vault 2.0
- Datenmodellierungsmethode für Data Warehouses, die flexible, skalierbare und wartbare Datenstrukturen durch standardisierte Tabellenmuster schafft.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- Microsoft Fabric
- Integrierte Datenplattform von Microsoft für Analytics, Data Engineering und Business Intelligence; vereint verschiedene Datentools in einer Umgebung.
- OneLake
- Datenplattform von Microsoft für zentrale Datenverwaltung und Analytics; wird eingesetzt um Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern und zu analysieren.
- Delta Lake
- Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Azure Data Lake Storage Gen2
- Cloud-Speicherdienst von Microsoft für große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit erweiterten Analysefunktionen.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- SAP ECC
- Enterprise Resource Planning (ERP) System von SAP zur integrierten Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Logistik und Personal in Unternehmen.
- S/4HANA
- Modernes Enterprise-Resource-Planning-System von SAP für die integrierte Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Logistik und Personal.
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