Data Engineer & Reporting (m/w/d)

Power BI Azure Data Factory Databricks Python ETL Datenmodellierung Datenanalyse Git Jira Confluence Azure Cloud Reporting

Contracting📍 Wiehl, Nordrhein-Westfalen 🏢 100% vor Ort 🌐 Deutsch

Wir suchen einen Data Engineer & Reporting Spezialisten (m/w/d) für unseren Standort in Nordrhein-Westfalen. Diese Vor-Ort-Position bietet die Gelegenheit, in einem dynamischen Umfeld an modernen Datenlösungen zu arbeiten.

Ihre Aufgaben: Sie führen Datenanalysen durch und erstellen aussagekräftige Reports mit Power BI. Sie sind verantwortlich für die Datenmodellierung und dokumentieren Ihre Ergebnisse nachvollziehbar. Darüber hinaus testen Sie neue Entwicklungen in Azure Data Factory und Databricks und wirken aktiv an ETL-Prozessen mit – von der Gestaltung von Pipelines und Data Flows bis zur Implementierung von Python-Schritten.

Ihr Profil: Sie bringen solide Kenntnisse in Power BI, Azure Data Factory, Databricks und Python mit. Grundkenntnisse in Cloud Data Services oder die Bereitschaft, diese zu erwerben, sind von Vorteil. Sie haben Erfahrung mit Versionskontrolle (Git) und Projektmanagement-Tools wie Jira und Confluence. Besonders wichtig sind Ihre Fähigkeiten zur klaren und nachvollziehbaren Dokumentation von Ergebnissen. Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich.

Wir bieten Ihnen die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem professionellen Umfeld weiterzuentwickeln und an zukunftsweisenden Datenprojekten mitzuwirken. Wenn Sie Interesse haben und die genannten Anforderungen erfüllen, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

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Skills erklärt

Power BI: Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
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.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
ETL: Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
Datenmodellierung: Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Datenanalyse: Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und Unterstützung von Entscheidungen.
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.
Azure: Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Cloud: Bereitstellung von IT-Ressourcen (Server, Speicher, Software) über das Internet von externen Anbietern statt lokaler Infrastruktur.
Reporting: Erstellung und Bereitstellung von Berichten und Auswertungen aus Daten, um Informationen für Entscheidungen zugänglich zu machen.

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