Analyse der bestehenden Datenprozesse und Infrastruktur sowie Konzeption und Implementierung einer an die Unternehmensanforderungen angepassten Data-Mesh-Architektur.
Digitalisierung von KMU ? System Engineering:
Umfassende Mitarbeit an der gesamten Datenplattform-Entwicklung: Unterstützung bei der Konzeption der Datenarchitektur sowie führende Verantwortung als Implementierungs-Lead in den Bereichen Infrastruktur, Data Governance, Unity Catalog, Rollen- und Berechtigungskonzepte sowie Aufbau von ETL/ELT-Pipelines. Zusätzlich Entwicklung technischer Konzepte, deren Umsetzung sowie Durchführung von Schulungen für Entwickler- und Fachbereiche.
Entwicklung und Umsetzung von ETL-Pipelines in Microsoft Fabric, einschließlich Datenmodellierung, Orchestrierung sowie Integration heterogener Datenquellen. Implementierung robuster und skalierbarer Ladeprozesse unter Nutzung von Fabric-Pipelines, Lakehouse- und Warehouse-Komponenten sowie Sicherstellung von Qualität, Governance und Performance innerhalb der Datenverarbeitungsstrecken.
Unterstützung bei der Migration in die Cloud sowie Durchführung einer strukturierten Schulung zu Azure Data Factory, Data Flows, Logic Apps und Azure DevOps. Zusätzlich Beantwortung fachlicher und technischer Rückfragen zu Architektur, Implementierung und Best Practices im Azure-Umfeld.
Ablösung der bestehenden On-Premise-Lösung durch eine moderne Cloud-Architektur auf Basis von Azure Synapse und Databricks. Beratung und enge Unterstützung der internen Mitarbeiter bei der Konzeption, Implementierung und Migration, einschließlich Wissenstransfer, Best Practices und technischer Begleitung während der gesamten Umsetzungsphase.
Analyse der bestehenden Systemlandschaft sowie Ausarbeitung, Präsentation und anschließende Implementierung der neuen Zielarchitektur. Verantwortung für die technische Konzeptentwicklung, Abstimmung mit Stakeholdern und Sicherstellung einer sauberen End-to-End-Umsetzung.
Konzeption und Implementierung von ETL-Strecken in Databricks sowie Aufbau eines Data Warehouses auf Basis von Snowflake und DataVault Builder. Verantwortung für Planung, Steuerung und Nachverfolgung aller Entwicklungsaktivitäten mithilfe von Azure DevOps, einschließlich Versionsverwaltung, Deployment-Prozessen und Sprint-Organisation.
Erstellung und Transport von SAP-BW-Queries sowie Durchführung von Datenextraktionen mit Alteryx. Ansprechpartner für Endanwender inklusive Support zu AfO, Launchpad und Berechtigungen. Entwicklung, Konzeption und Betrieb von CI/CD-Pipelines (PySpark, Scala, Sqoop) sowie Durchführung von Datenextraktionen aus verschiedenen Stammdatensystemen in den Hadoop Data Lake. Betreuung von Legacy-Reports sowie Erstellung und Pflege von SSIS-Paketen, SSRS-Berichten und Ad-hoc-Excel-Auswertungen. Darüber hinaus verantwortliche Dokumentation sämtlicher Prozesse und Lösungen in Confluence.
Unterstützung in den Bereichen öffentliches Auftreten, interne und externe Kommunikation, Projekt- und Betriebsmanagement sowie Infrastruktur. Beratung und operative Begleitung bei Transformations- und Großprojekten im Umfeld von Data Engineering und System Engineering. Durchführung praxisorientierter IT-Trainings und Schulungen für Mitarbeitende und Fachbereiche.
Entwicklung von ETL-Strecken unter Einsatz von Talend und Python. Durchführung von Data Scraping und automatisierten Extraktionen mit BeautifulSoup und Pandas. Analyse, Bereinigung und Aufbereitung von Daten für Qlik-Sense-Dashboards sowie für Excel-Reports. Verantwortung für die laufende Betreuung, Pflege und Weiterentwicklung des Data Warehouses.
Planung und Begleitung des Umzugs der vollständigen On-Premise-Systemlandschaft in ein externes Rechenzentrum sowie organisatorische und technische Unterstützung beim Standortwechsel des Unternehmens.
Senior Data Engineer & BI-Berater mit u?ber 4 Jahren Erfahrung im Aufbau moderner Cloud- und Lakehouse-Architekturen. Spezialisiert auf Databricks, Azure, Microsoft Fabric, Kimball, Data Vault 2.0, ETL/ELT sowie Data Governance und CI/CD. Fokus auf End-to-End-Implementierung, Migration, Modernisierung und Performance-/Kostenoptimierung.
Analyse der bestehenden Datenprozesse und Infrastruktur sowie Konzeption und Implementierung einer an die Unternehmensanforderungen angepassten Data-Mesh-Architektur.
Digitalisierung von KMU ? System Engineering:
Umfassende Mitarbeit an der gesamten Datenplattform-Entwicklung: Unterstützung bei der Konzeption der Datenarchitektur sowie führende Verantwortung als Implementierungs-Lead in den Bereichen Infrastruktur, Data Governance, Unity Catalog, Rollen- und Berechtigungskonzepte sowie Aufbau von ETL/ELT-Pipelines. Zusätzlich Entwicklung technischer Konzepte, deren Umsetzung sowie Durchführung von Schulungen für Entwickler- und Fachbereiche.
Entwicklung und Umsetzung von ETL-Pipelines in Microsoft Fabric, einschließlich Datenmodellierung, Orchestrierung sowie Integration heterogener Datenquellen. Implementierung robuster und skalierbarer Ladeprozesse unter Nutzung von Fabric-Pipelines, Lakehouse- und Warehouse-Komponenten sowie Sicherstellung von Qualität, Governance und Performance innerhalb der Datenverarbeitungsstrecken.
Unterstützung bei der Migration in die Cloud sowie Durchführung einer strukturierten Schulung zu Azure Data Factory, Data Flows, Logic Apps und Azure DevOps. Zusätzlich Beantwortung fachlicher und technischer Rückfragen zu Architektur, Implementierung und Best Practices im Azure-Umfeld.
Ablösung der bestehenden On-Premise-Lösung durch eine moderne Cloud-Architektur auf Basis von Azure Synapse und Databricks. Beratung und enge Unterstützung der internen Mitarbeiter bei der Konzeption, Implementierung und Migration, einschließlich Wissenstransfer, Best Practices und technischer Begleitung während der gesamten Umsetzungsphase.
Analyse der bestehenden Systemlandschaft sowie Ausarbeitung, Präsentation und anschließende Implementierung der neuen Zielarchitektur. Verantwortung für die technische Konzeptentwicklung, Abstimmung mit Stakeholdern und Sicherstellung einer sauberen End-to-End-Umsetzung.
Konzeption und Implementierung von ETL-Strecken in Databricks sowie Aufbau eines Data Warehouses auf Basis von Snowflake und DataVault Builder. Verantwortung für Planung, Steuerung und Nachverfolgung aller Entwicklungsaktivitäten mithilfe von Azure DevOps, einschließlich Versionsverwaltung, Deployment-Prozessen und Sprint-Organisation.
Erstellung und Transport von SAP-BW-Queries sowie Durchführung von Datenextraktionen mit Alteryx. Ansprechpartner für Endanwender inklusive Support zu AfO, Launchpad und Berechtigungen. Entwicklung, Konzeption und Betrieb von CI/CD-Pipelines (PySpark, Scala, Sqoop) sowie Durchführung von Datenextraktionen aus verschiedenen Stammdatensystemen in den Hadoop Data Lake. Betreuung von Legacy-Reports sowie Erstellung und Pflege von SSIS-Paketen, SSRS-Berichten und Ad-hoc-Excel-Auswertungen. Darüber hinaus verantwortliche Dokumentation sämtlicher Prozesse und Lösungen in Confluence.
Unterstützung in den Bereichen öffentliches Auftreten, interne und externe Kommunikation, Projekt- und Betriebsmanagement sowie Infrastruktur. Beratung und operative Begleitung bei Transformations- und Großprojekten im Umfeld von Data Engineering und System Engineering. Durchführung praxisorientierter IT-Trainings und Schulungen für Mitarbeitende und Fachbereiche.
Entwicklung von ETL-Strecken unter Einsatz von Talend und Python. Durchführung von Data Scraping und automatisierten Extraktionen mit BeautifulSoup und Pandas. Analyse, Bereinigung und Aufbereitung von Daten für Qlik-Sense-Dashboards sowie für Excel-Reports. Verantwortung für die laufende Betreuung, Pflege und Weiterentwicklung des Data Warehouses.
Planung und Begleitung des Umzugs der vollständigen On-Premise-Systemlandschaft in ein externes Rechenzentrum sowie organisatorische und technische Unterstützung beim Standortwechsel des Unternehmens.
Senior Data Engineer & BI-Berater mit u?ber 4 Jahren Erfahrung im Aufbau moderner Cloud- und Lakehouse-Architekturen. Spezialisiert auf Databricks, Azure, Microsoft Fabric, Kimball, Data Vault 2.0, ETL/ELT sowie Data Governance und CI/CD. Fokus auf End-to-End-Implementierung, Migration, Modernisierung und Performance-/Kostenoptimierung.