Data Engineer – Microsoft Fabric & Azure
🏛 Ausgeschrieben von Next Ventures GmbHEin führendes Beratungsunternehmen mit globaler Präsenz sucht erfahrene Data Engineers für den Aufbau einer skalierbaren Enterprise-Analytics-Plattform. Die Position ist remote besetzt und richtet sich an Kandidaten aus Mexiko, Argentinien oder Brasilien.
In dieser Rolle werden Sie die Architektur und Implementierung moderner Datenpipelines verantworten. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung hochperformanter Ingestion-, Transformations- und Orchestrierungslösungen für strukturierte und semi-strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie SaaS-Anwendungen, On-Premises-Systemen, PaaS-Lösungen, SharePoint und Dateisystemen.
Sie werden Lakehouse- und Semantic-Modelle nach modernen Architektur-Patterns wie dem Medallion-Ansatz entwickeln und dabei Tools wie Fabric Data Factory, Pipelines, Dataflows, Notebooks und Apache Airflow einsetzen. Ihre technischen Fähigkeiten in Python, PySpark, Spark SQL, SQL und KQL werden Sie zur Optimierung von Abfragen und Datenmodellen nutzen.
Darüber hinaus arbeiten Sie mit Azure Data Factory, Synapse, ADLS und Databricks sowie mit Azure DevOps und GitHub für CI/CD-Prozesse. Ein wichtiger Aspekt ist die Verwaltung von Plattform-Governance, Sicherheit, Workspaces und Kapazitäten sowie Monitoring und Troubleshooting.
Wir suchen Kandidaten mit mindestens 2–3 Jahren Erfahrung in Microsoft Enterprise Analytics und Data Engineering, mit aktuellen praktischen Kenntnissen in Fabric und Azure. Starke Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in agilen und klassischen Projektmethoden sind erforderlich.
Skills erklärt
- Microsoft Fabric
- Integrierte Datenplattform von Microsoft für Analytics, Data Engineering und Business Intelligence; vereint verschiedene Datentools in einer Umgebung.
- Azure Data Services
- Cloud-Dienste von Microsoft Azure für Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse, wie Datenbanken und Big-Data-Plattformen.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Apache Airflow
- Open-Source-Plattform zur Orchestrierung und Überwachung von Datenverarbeitungs-Workflows und automatisierten Prozessen.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- KQL
- Kusto Query Language; eine Abfragesprache zur Suche und Analyse von großen Datenmengen, insbesondere in Microsoft-Produkten wie Azure Monitor.
- DAX
- Formelsprache in Microsoft Power BI und Excel; wird zur Erstellung von benutzerdefinierten Berechnungen und Analysen verwendet.
- 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.
- Azure Synapse
- Eine Cloud-Plattform von Microsoft zur Datenanalyse und Business Intelligence, die Datenverarbeitung und Visualisierung kombiniert.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- GitHub CI/CD
- Automatisierungsfunktionen von GitHub zur kontinuierlichen Integration und Bereitstellung von Code-Änderungen in Produktionsumgebungen.
- Medallion Architecture
- Datenlake-Architektur mit drei Schichten (Bronze, Silber, Gold) zur schrittweisen Datenbereinigung und -anreicherung.
- OneLake
- Datenplattform von Microsoft für zentrale Datenverwaltung und Analytics; wird eingesetzt um Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern und zu analysieren.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Agile
- Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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