Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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Data & AnalyticsAbgelaufen

Data Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbH

ETL/ELT Azure AWS Azure Data Factory Databricks Power BI dbt SQL API Data Contracts Medallion-Architektur Business Intelligence

Contracting📍 Bielefeld 🏢 100% vor Ort 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Verstärkung unseres Teams am Standort Bielefeld. In dieser Rolle entwickeln und pflegen Sie ETL/ELT-Pipelines in modernen Cloud-Umgebungen wie Azure oder AWS. Sie sind verantwortlich für die Überwachung und Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen und setzen dabei Tools wie Azure Data Factory, Databricks und Synapse ein.

Ihre Aufgaben umfassen die Implementierung von Datenvalidierungen und Monitoring-Lösungen mittels Power BI oder dbt, den Aufbau robuster Data Contracts für stabile Schnittstellen sowie die Gestaltung und Weiterentwicklung einer Medallion-Architektur (Bronze/Silver/Gold Layer). Sie integrieren externe Systeme durch REST-APIs oder SQL-Schnittstellen und erstellen semantische Datenmodelle mit Power BI oder Analysis Services. Dabei arbeiten Sie eng mit BI-Consultants und Entwicklern zusammen, um konsistente Datenprodukte bereitzustellen.

Sie bringen ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation mit. Praktische Erfahrung im Design von ETL/ELT-Prozessen in Cloud-Plattformen ist erforderlich. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Azure Data Factory, Databricks, dbt und Power BI sowie Erfahrung beim Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen nach dem Medallion-Prinzip. Vertrautheit mit API-Anbindungen, Schnittstellenmanagement und der Definition stabiler Data Contracts runden Ihr Profil ab. Darüber hinaus können Sie semantische Modelle für analytische Zwecke aufbauen und arbeiten gerne interdisziplinär im Business-Intelligence-Umfeld.

Die Position ist vor Ort in Bielefeld zu besetzen.

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Skills erklärt

ETL/ELT: Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).
Azure: Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Azure Data Factory: Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Power BI: Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
dbt: Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
API: Schnittstelle, über die Softwareanwendungen miteinander kommunizieren und Daten austauschen können.
Data Contracts: Vereinbarungen, die Struktur, Format und Qualitätsstandards von Daten zwischen Systemen oder Teams definieren, um Datenaustausch zuverlässig zu gestalten.
Business Intelligence: Sammlung von Technologien und Methoden zur Analyse von Geschäftsdaten, um Berichte und Dashboards zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen.

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