Microsoft Fabric Data Engineer (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von APRIORI - business solutions AGWir suchen einen erfahrenen Microsoft Fabric Data Engineer (m/w/d) für einen international tätigen Konzern im Pharmasektor am Standort Köln. Das Unternehmen modernisiert seine Datenlandschaft und verbindet etablierte Prozesse mit einer zunehmend datengetriebenen Arbeitsweise.
In dieser Rolle entwickeln und optimieren Sie moderne Datenpipelines auf Basis von Microsoft Fabric und schaffen damit eine zuverlässige Grundlage für Analytics und Reporting. Sie gestalten eine skalierbare Lakehouse-Architektur weiter, entwickeln passende Datenmodelle und binden interne sowie externe Datenquellen an – insbesondere ERP-Daten aus Microsoft Dynamics 365 Business Central.
Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von Transformations- und Verarbeitungslogiken mit Python, SQL und Spark sowie die Umsetzung moderner Ansätze wie dbt. Sie sorgen für Datenbereinigung, Harmonisierung und Historisierung und stellen hohe Datenqualität sicher. Dabei arbeiten Sie mit modernen Entwicklungsprozessen wie Git, Code Reviews und CI/CD. Gemeinsam mit Fachbereichen entwickeln Sie aussagekräftige Power-BI-Dashboards und Reports, übersetzen fachliche Anforderungen in technische Lösungen und unterstützen bei der Definition relevanter KPIs.
Sie bringen mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in Data Engineering, Data Analytics oder Business Intelligence mit. Erforderlich sind praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric, sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Kompetenz in Python und skalierbarer Datenverarbeitung. Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenqualität und idealerweise dbt sind notwendig. Power-BI-Erfahrung im Dashboarding ist erforderlich. Erfahrung mit ERP-Systemen ist ein Plus.
Das Unternehmen bietet flexible Arbeitsstrukturen mit bis zu 2 Tagen Remote pro Woche, moderne Arbeitsumgebungen und 30 Tage Urlaub.
Skills erklärt
- Microsoft Fabric
- Integrierte Datenplattform von Microsoft für Analytics, Data Engineering und Business Intelligence; vereint verschiedene Datentools in einer Umgebung.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- dbt
- Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Datenqualität
- Datenqualität beschreibt die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten und ist entscheidend für zuverlässige Geschäftsprozesse und Analysen.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Dashboarding
- Erstellung und Nutzung von visuellen Übersichtsdisplays, die Kennzahlen und Daten in Echtzeit oder regelmäßig aktualisiert darstellen.
- Datenvisualisierung
- Grafische Darstellung von Daten durch Diagramme, Grafiken und Dashboards zur besseren Verständlichkeit und Analyse.
- Microsoft Dynamics 365 Business Central
- Cloud-basiertes ERP-System für kleine und mittlere Unternehmen zur Verwaltung von Finanzen, Vertrieb, Einkauf und Lagerwirtschaft.
- ERP-Systeme
- Softwaresysteme zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Lagerhaltung und Produktion in Unternehmen.
- Code Reviews
- Code Reviews sind ein Qualitätssicherungsprozess, bei dem andere Entwickler den geschriebenen Code überprüfen, um Fehler zu finden und die Codequalität zu verbessern.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Data Analytics
- Analyse von Datenmengen zur Gewinnung von Erkenntnissen, Mustern und Handlungsempfehlungen für geschäftliche Entscheidungen.
- 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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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
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