End-to-End-Entwicklung und Optimierung performanter ETL-Pipelines, inkl. Integration von SAP-Daten (ADF) in eine Databricks-basierte Datenplattform. Implementierung von Data-Quality-Frameworks (dbt), proaktivem Monitoring, sowie enger Abstimmung mit Fachbereichen zur Bereitstellung zuverlässiger, skalierbarer und business-relevanter Datenlösungen

Migration bestehender ETL-Prozesse (SSIS, Stored Procedures) zu dbt, inkl. Aufbau von Testing-, Dokumentations- und Lineage-Standards. Implementierung skalierbarer Orchestrierung (Dagster, Airflow auf Kubernetes) und Performance-Optimierung für große Datenmengen, sowie Entwicklung von Metabase-Dashboards zur Förderung datengetriebener Entscheidungen

Entwicklung codebasierter Datenpipelines (Python, APIs), sowie Modellierung nach Data-Vault-Standards (dbt) mit Aufbau performanter Datamarts. Erstellung von Metabase-Dashboards, kontinuierlicher Pipeline-Optimierung und Kostensenkung auf AWS zur Bereitstellung skalierbarer, analysefähiger Datenstrukturen