Senior Microsoft Data Engineer
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Senior Microsoft Data Engineer zur Unterstützung moderner Azure- und Microsoft Fabric Datenlösungen. In dieser Rolle gestalten Sie die digitale Transformation durch die Entwicklung und Optimierung skalierbarer Batch- und Real-Time-Datenpipelines.
Ihre Aufgaben umfassen: - Entwurf und Implementierung von Datenpipelines mit Azure Synapse, Data Factory, Databricks, Stream Analytics und Microsoft Fabric - Umsetzung von CI/CD und Infrastructure as Code - Governance und Security mit Azure Purview - Aufbau von Dataplattformen mit hohen Datenqualitätsstandards zur KI-Ermöglichung - Integration von AI/ML-Funktionen über Azure OpenAI und Power BI - Mentoring von Junior Engineers - Monitoring von Performance und Kosten
Geforderte Qualifikationen: - 3–5+ Jahre Erfahrung mit Microsoft Azure Data Services - Starke Kenntnisse in Python und SQL - Expertise in ETL/ELT, Spark, Hadoop und Data Warehousing - DevOps und sichere Cloud-Architekturen - Erfahrung mit AI/ML-Workloads - Verständnis für Data Warehouse, BI-Workloads und Real-Time Analytics - Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten - Fließend Niederländisch und Englisch
Wir bieten flexible Arbeitsmodelle (Home Office, Vor-Ort oder Hybrid), 30 Urlaubstage, flexibles Pensionssystem, Mobilitätsvorteile, umfangreiche Schulungsmöglichkeiten, Wellness-Programme und eine inklusive, kollaborative Unternehmenskultur mit Fokus auf Diversität und Teamentwicklung.
Flexibilität bezüglich Arbeitsort ist erforderlich.
Anforderungen
- Rollenfamilie
- Daten / KI
- Berufserfahrung
- mindestens 3 Jahre
- Sprachen
- Englisch (verhandlungssicher), Niederländisch (verhandlungssicher)
Projekt
- Projektart
- Neuentwicklung
- Vermittlung
- Über Vermittler
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.
- Data Warehouse
- Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
- 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).
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- 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.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- 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.
- Dataflows
- Prozesse und Systeme zur Bewegung und Verarbeitung von Daten zwischen verschiedenen Quellen, Speichern und Anwendungen; beschreibt den Weg der Daten durch ein System.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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