Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe umfassende Datenanalysen durch und entwickle ETL-Pipelines für Microsoft Fabric.
- Unternehmen: Blend ist ein führender Anbieter von KI-Diensten mit einem Fokus auf Innovation.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und spezielle Belohnungen für persönliche Meilensteine.
- Weitere Informationen: Mentoring-Programme und Karriereentwicklungsmöglichkeiten warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenintegration und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und fundierte Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
What is this position about?
- Conduct comprehensive gap analysis and data mapping across 80+ ERP systems to identify integration challenges, data inconsistencies, and transformation requirements.
- Design and develop standardized ETL pipelines and data transformation processes for migrating enterprise data into Microsoft Fabric.
- Build robust data quality frameworks and validation rules to ensure data readiness for AI and analytics workloads.
- Lead hands‑on implementation of ETL standards and best practices, establishing repeatable patterns and automation scripts for multi‑source integrations.
- Develop and optimize data models that support seamless transformation from fragmented ERP sources into a unified, AI‑ready data architecture.
- Lead the pilot implementation phase, testing and refining standards against real ERP data before full‑scale rollout.
- Mentor and guide team members on ETL development, data transformation techniques, and Fabric‑specific engineering practices.
- Collaborate with stakeholders to document data lineage, transformation logic, and integration patterns for knowledge transfer and governance.
- Troubleshoot data inconsistencies and implement corrective measures to maintain data integrity throughout the pipeline.
- Advanced proficiency in SQL for complex data transformations, query optimization, and performance tuning.
- Strong Python expertise for automation scripting, data pipeline development, and ETL orchestration.
- Demonstrated hands‑on experience in designing and implementing ETL solutions across complex, multi‑source environments.
- Proven experience with enterprise ERP systems and large‑scale data integration scenarios.
- Solid understanding of Azure ecosystem and hands‑on experience with Microsoft Fabric for data engineering.
- Strong knowledge of data modeling principles and ability to design schemas that support AI and analytics use cases.
- Experience with data quality assessment, validation frameworks, and data profiling techniques.
- Excellent problem‑solving skills with a focus on scalability, maintainability, and performance optimization.
- Strong communication skills and ability to collaborate with technical and business stakeholders.
What about languages?
- English: Advanced (required for effective communication with global teams)
How much experience must I have?
- 5+ years of experience in Data Engineering with demonstrated expertise in data modeling and ETL development.
Our Perks and Benefits
- Other benefits may vary according to your location in LATAM.
- For detailed information regarding the benefits applicable to your specific location.
Learning Opportunities
- Certifications in AWS (we are AWS Partners), Databricks, and Snowflake.
- Access to AI learning paths to stay up to date with the latest technologies.
- Study plans, courses, and additional certifications tailored to your role.
- Access to Udemy Business, offering thousands of courses to boost your technical and soft skills.
- English lessons to support your professional communication.
Travel opportunities to attend industry conferences and meet clients.
Mentoring and Development
- Career development plans and mentorship programs to help shape your path.
Celebrations & Support
- Special day rewards to celebrate birthdays, work anniversaries, and other personal milestones.
- Company‑provided equipment.
Flexible working options to help you strike the right balance.
Blend is a premier AI services provider, committed to co‑creating meaningful impact for its clients through the power of data science, AI, technology, and people.
With a mission to fuel bold visions, Blend tackles significant challenges by seamlessly aligning human expertise with artificial intelligence.
The company is dedicated to unlocking value and fostering innovation for its clients by harnessing world‑class people and data‑driven strategy.
We believe that the power of people and AI can have a meaningful impact on your world, creating more fulfilling work and projects for our people and clients.
For more information, visit www. blend360. com
We are seeking a Lead Data Analyst to contribute to our next level of growth and expansion.
#J-18808-Ljbffr
Lead Data Engineer (Microsoft Fabric) Arbeitgeber: Embedded Shishya
Jitterbit ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und wachsenden Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Integration von Plattformen als Dienstleistung (iPaaS) spezialisiert hat. Mit einem flexiblen, remote-freundlichen Arbeitsmodell und einer Unternehmenskultur, die auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum basiert, fördern wir Ihre Karriere durch Mentorship und kontinuierliche Entwicklung. Hier haben Sie die Chance, bedeutende Partnerschaften zu entwickeln und die Zukunft der API-Nutzung in geschäftskritischen Prozessen mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Engineer (Microsoft Fabric) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Embedded Shishya zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Data Engineer (Microsoft Fabric) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Lead Data Engineer (Microsoft Fabric) bei Embedded Shishya gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Embedded Shishya vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Embedded Shishya entscheidend sein!
