Senior Data Engineer* Microsoft Fabric (Data Engineer)

Was du bei uns bewegen kannst
Skalierbare Datenfundamente schaffen: In cross-funktionalen Projektteams arbeitest du für Kunden verschiedener Branchen. Ihr brecht Daten-Silos auf, baut solide Infrastrukturen und schafft damit die technische Basis für datengetriebene Services und nachhaltigen KI-Einsatz.

Beratung auf Augenhöhe: Dein Job beginnt vor dem Code. Du begleitest deine Kunden partnerschaftlich von der ersten Idee über die technische Machbarkeitsanalyse bis zur Umsetzung.

Plattform-Evolution & Cloud-Migration: Beim Aufbau und der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen übernimmst du die architektonische Verantwortung. Gewachsene On-Premise-Architekturen und klassische Data Warehouses migrierst du strukturiert in die flexible, cloudbasierte Umgebung von Microsoft Fabric.End-to-End

Engineering & Lakehouse-Architektur: Mit Fabric Data Factory, OneLake und Notebooks implementierst du hocheffiziente ETL-/ELT-Pipelines und strukturierst Lakehouses nach Medaillon-Paradigmen. Es ist dein Anspruch, höchste Standards bei Datensicherheit und Governance sicherzustellen.

Wissen teilen & gemeinsam wachsen: Als erfahrene:r Sparringspartner:in schaffst du ein Umfeld, in dem sich jüngere Kolleg:innen optimal entwickeln können. Du begleitest sie durch wertschätzendes Mentoring und gestaltest unseren technologischen Footprint im Bereich Microsoft Fabric aktiv mit.

Wer gut zu uns passen würde

Expertise im Data Engineering: Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studienfach und mehrere Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.

Fundiertes Know-how in Fabric/Azure: Deinen technologischen Schwerpunkt hast du bewusst im Fabric- und Azure-Ökosystem gesetzt, um Daten nahtlos für Analytics und KI bereitzustellen. Insbesondere im Umgang mit Lakehouses, Dataflows, Data Pipelines, Azure Synapse Analytics, Data Factory, OneLake und Delta Lake bist du routiniert.

Clean Code & Tooling-Effizienz: Mithilfe deiner Expertise in Python (insb. PySpark) und T-SQL entwickelst du performante, produktive Daten-Pipelines. CodeAI und KI-gestützte Tools nutzt du dabei souverän im Alltag – sei es zur Code-Generierung, für Reviews oder zur Automatisierung deiner Workflows.

Architektur-Erfahrung & Cloud-Migration: Du konzipierst größere Datenarchitekturen in der Cloud mit sicherem Blick fürs Ganze. Es reizt dich, klassische On-Premises-Systeme strukturiert abzulösen und in moderne Cloud-Infrastrukturen zu überführen.

Sprachkompetenz: Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.

Ergänzende Informationen:
Anforderungen an den Bewerber:
Erweiterte Kenntnisse: Data Fabric, Data Engineering, Cloud Computing, Datenübernahme, Datenaufbereitung