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Data & Analyticsvor 2 Tagen

Senior Microsoft Data Engineer

🏛 Ausgeschrieben von Darwin Recruitment
Festanstellung📍 Amsterdam 🏢 50% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Microsoft Data Engineer zur Unterstützung moderner Azure- und Microsoft Fabric Datenlösungen. In dieser Rolle gestalten und optimieren Sie skalierbare Batch- und Real-Time-Datenpipelines mit Technologien wie Azure Synapse, Data Factory, Databricks, Stream Analytics und Microsoft Fabric.

Ihre Aufgaben umfassen die Implementierung von CI/CD und Infrastructure as Code, die Sicherstellung von Governance und Security, den Aufbau von Dataplattformen sowie die Integration von AI/ML-Funktionen über Azure OpenAI und Power BI. Sie überwachen Leistung und Kosten und unterstützen junior Ingenieure in ihrer Entwicklung.

Gefordert werden 3–5+ Jahre Erfahrung mit Microsoft Azure Data Services, fundierte Kenntnisse in Python und SQL, Expertise in ETL/ELT, Spark, Hadoop, Data Warehousing und DevOps sowie sichere Cloud-Architekturen. Erfahrung mit AI/ML-Workloads ist erforderlich. Sie sollten über ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten verfügen und fließend Niederländisch und Englisch sprechen.

Die Position bietet Flexibilität beim Arbeitsort (Home Office, beim Kunden oder im Büro) und erfordert starke Kundenorientierung sowie die Fähigkeit, vor Ort Anforderungen zu unterstützen.

Das Unternehmen bietet attraktive Leistungen: 30 Urlaubstage, hybride Arbeitsmodelle, flexibles Rentensystem, Mobilitätsvorteile, Home-Office-Unterstützung, umfangreiche Schulungsmöglichkeiten und Wellness-Programme. Eine inklusive, kollaborative Unternehmenskultur mit Fokus auf Vielfalt und Teamentwicklung rundet das Angebot ab.

Skills erklärt

Azure
Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Microsoft Fabric
Integrierte Datenplattform von Microsoft für Analytics, Data Engineering und Business Intelligence; vereint verschiedene Datentools in einer Umgebung.
Azure Synapse
Eine Cloud-Plattform von Microsoft zur Datenanalyse und Business Intelligence, die Datenverarbeitung und Visualisierung kombiniert.
Data Factory
Azure-Service zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenintegration und ETL-Prozessen (Datenverschiebung und -transformation).
Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Infrastructure as Code
Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
Power BI
Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
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).
Spark
Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
Hadoop
Open-Source-Framework für verteilte Verarbeitung großer Datenmengen auf Clustern von Computern.
Data Warehousing
Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
DevOps
Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
Cloud Security
Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken zum Schutz von Daten, Anwendungen und Infrastruktur in Cloud-Umgebungen.
AI/ML
Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Technologien zur automatisierten Datenanalyse, Mustererkennung und intelligenten Entscheidungsfindung.
Datenpipelines
Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.

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