Microsoft Fabric Data Engineer (m/f/d) in Frankfurt am Main

Unternehmen stehen unter zunehmendem Druck, Daten über komplexe Plattformen und Geschäftseinheiten hinweg zu vereinheitlichen, zu verwalten und zu aktivieren. In dieser Rolle helfen Sie Kunden, unternehmensgerechte Daten- und Analyselösungen mit Microsoft Fabric und Power BI zu erstellen, bereitzustellen und zu betreiben, sowohl remote als auch vor Ort. Die Rolle verbindet Zielarchitekturen und Entwurfsdokumente mit produktionsbereiten Lösungen, automatisiert Bereitstellungen und stellt sicher, dass jede Lieferung den Ingenieurstandards entspricht. Sie arbeiten eng mit Lösungsarchitekten, IT- und Datenteams der Kunden sowie mit Geschäftsbenutzern zusammen, identifizieren frühzeitig Risiken und tragen zu qualitativ hochwertigen, wartbaren Lösungen bei. Die Arbeit ist wichtig, da vertrauenswürdige, zugängliche Daten echte Geschäftsergebnisse antreiben und das Wachstum in regulierten Branchen unterstützen.

Verantwortlichkeiten

• Implementierung von End-to-End Microsoft Fabric-Lösungen basierend auf genehmigter Architektur, einschließlich OneLake, Lakehouse, Warehouse, Data Factory-Pipelines, Dataflows Gen2, Notebooks (PySpark/Spark SQL) und Echtzeitanalysen.
• Aufbau von Medaillonarchitekturen (Bronze/Silber/Gold), einschließlich inkrementeller Ladevorgänge, Änderungsdatenerfassung, langsam ändernder Dimensionen und Fehlerbehandlung.
• Einrichtung der Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen (SQL-Datenbanken, APIs, Dateien, SaaS-Anwendungen, SAP, Streaming-Quellen) mithilfe von Pipelines, Verknüpfungen und Spiegelungen.
• Schreiben von sauberem, wiederverwendbarem und getesteten Code in PySpark, Spark SQL, T-SQL und KQL, Optimierung von Delta-Tabellen.
• Hinzufügen von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln, Protokollierung und Alarmierung zu Datenpipelines.
• Erstellung von unternehmensweiten semantischen Modellen (Sternschema) unter Verwendung von Direct Lake, Import oder DirectQuery gemäß der Architektur.
• Schreiben effizienter DAX-Maßnahmen, Berechnungsgruppen und Power Query (M)-Transformationen.
• Erstellung von Berichten und Dashboards, die den Designrichtlinien und Best Practices des Kunden entsprechen.
• Implementierung von Zeilen- und Objektsicherheit, Sensitivitätslabels und Arbeitsbereichsberechtigungen gemäß dem Sicherheitskonzept.
• Optimierung der Modell- und Berichtleistung mit Tools wie DAX Studio, Tabular Editor, Best Practice Analyzer und Performance Analyzer.

Anforderungen

• 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Datenverarbeitung, BI-Entwicklung oder Implementierung von Datenplattformen.
• 1+ Jahr praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric, mit mindestens einem gelieferten Produktions- oder Proof-of-Concept-Projekt.
• 2+ Jahre Erfahrung in der Power BI-Entwicklung: semantische Modellierung, fortgeschrittenes DAX, Power Query (M), Power BI Service-Administration und Leistungsoptimierung.
• Starke SQL (T-SQL) Fähigkeiten und gute Kenntnisse in Python/PySpark und Spark SQL in Notebooks.
• Praktische Erfahrung mit Azure-Datenservices (Azure Data Factory, ADLS Gen2, Azure SQL, Synapse oder Databricks).
• Solides Verständnis von Data Warehousing und Lakehouse-Konzepten, Delta/Parquet-Formate und dimensionales Modellieren (Kimball).
• Erfahrung mit Echtzeitanalysen (Eventstreams, Eventhouse/KQL, Activator).
• Fähigkeit, Architekturdokumente und Anforderungen in funktionierende, gut dokumentierte Lösungen umzusetzen.
• Analytische Denkweise, strukturierte Arbeitsweise und starker Fokus auf Qualität.
• Englisch (B2+) und Deutsch (B1+) Kommunikationsfähigkeiten.

Wünschenswert

• Zertifizierungen: DP-700 (stark bevorzugt), DP-600, PL-300, DP-203 oder Hintergrund in der Azure-Datenverarbeitung.
• Erfahrung mit Microsoft Purview (Datenkatalog, Herkunft, Sensitivitätslabels).
• Vertrautheit mit Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse) und deren Integration mit Fabric, wie translytische Aufgabenflüsse oder Dataverse-Links.
• Kenntnisse über Semantic Link, Fabric REST APIs und Community-Tools (Tabular Editor, DAX Studio, ALM Toolkit, Fabric CLI).
• Praktische Erfahrung mit Git, CI/CD und Bereitstellungspipelines für Daten- und BI-Lösungen.
• Erfahrung mit Infrastructure as Code (Bicep/Terraform) und automatisierten Tests für Datenpipelines.
• Bewusstsein für KI und GenAI auf Datenplattformen: Copilot in Fabric, Fabric-Datenagenten, Azure AI Foundry, Vorbereitung von Daten für Retrieval-augmented Generation-Szenarien.
• Erfahrung in Migrationsprojekten von Synapse, Databricks, Snowflake, SSAS, Tableau oder Qlik.
• Erfahrung in regulierten Branchen wie Finanzen, Versicherungen, Gesundheitswesen, Energie, Fertigung oder im öffentlichen Sektor.