Auf einen Blick
- Aufgaben: Sicherstellung des Betriebs von Datamarts und Entwicklung neuer Datenpipelines in Azure Data Factory.
- Unternehmen: Mittelständisches Unternehmen mit einem dynamischen Team und kurzen Entscheidungswegen.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub und hausinterne Weiterbildungsmaßnahmen zur Mitarbeiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Vollzeit oder Teilzeit unbefristete Festanstellung.
- Warum dieser Job: Arbeiten Sie in einer wachsenden Branche mit interessanten Aufgaben und attraktiven Entwicklungsmöglichkeiten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Microsoft Azure, insbesondere Azure SQL-Datenbanken und Data-Warehouse-Strukturen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben:
- Sicherstellung des stabilen, zuverlässigen und nachvollziehbaren Betriebs unseres Datamarts sowie der zugrunde liegenden Azure-SQL- und Pipeline-Infrastruktur.
- Kontinuierliche Weiterentwicklung, Optimierung und Wartung bestehender Datenmodelle, Tabellen, Views, Ladeprozesse sowie ETL-/ELT-Strecken.
- Entwurf, Entwicklung und Implementierung neuer Datenpipelines und Erweiterungen in Azure Data Factory oder vergleichbaren Tools zur Integration weiterer Datenquellen.
- Einrichtung, Überwachung und Weiterentwicklung automatisierter Beladungsprozesse für Datenmodelle, Dataflows und Reports, inklusive Fehlerbehandlung und Wiederanlaufmechanismen.
- Proaktive Überwachung der Datenpipelines und Ladeprozesse, Analyse von Störungen sowie nachhaltige Behebung von Ursachen zur Reduzierung manueller Eingriffe.
- Aufbau und Pflege von Automatisierungen, Monitoring-Mechanismen, Qualitätsprüfungen und Plausibilitätschecks zur Sicherstellung vollständiger, konsistenter und korrekter Datenbestände.
- Effiziente und performante Modellierung von Datenstrukturen für Power BI, Reports, Dataflows und weitere analytische Anwendungen.
- Enge Zusammenarbeit mit dem Business Analysten bei Datenstrukturen, Kennzahlenlogiken, Reportanbindungen und fachlichen Datenanforderungen.
- Technische Unterstützung und geringfügige Vertretung des Business Analysten in Abwesenheitsfällen, insbesondere bei bestehenden Reports, Datenmodellen, einfachen fachlichen Datenrückfragen und kleineren Reportanpassungen.
- Fortlaufende Dokumentation von Datenflüssen, Datenmodellen, Abhängigkeiten, Betriebsprozessen und Fehlerbehebungen zur Sicherstellung von Wartbarkeit, Transparenz und Vertretbarkeit im Team.
Dein Profil:
- Du hast ein Studium, eine Ausbildung oder eine vergleichbare Qualifikation im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering, Data Science oder bringst entsprechende praktische Erfahrung im Datenumfeld mit.
- Du hast Erfahrung in der Entwicklung, Verwaltung und im Betrieb von Dateninfrastrukturen in Microsoft Azure, insbesondere mit Azure SQL-Datenbanken, Azure Data Factory und Data-Warehouse-/Datamart-Strukturen.
- Du verfügst über sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit performanter, wartbarer und qualitätsgesicherter Datenmodellierung.
- Du hast Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines, ETL-/ELT-Prozessen, Skripten und Automatisierungslösungen für Datenprozesse.
- Du bringst ein gutes Verständnis für Monitoring, Fehleranalyse, Datenqualität, Plausibilitätsprüfungen und stabilen Plattformbetrieb mit.
- Du kannst komplexe Datenprobleme analysieren, strukturieren und pragmatische Lösungen für Fachbereiche und interne Anforderungen entwickeln.
- Du verstehst die Anforderungen von Reporting und Business Intelligence und kannst Business Analysten technisch bei Datenstrukturen, Kennzahlenlogiken und Reportanbindungen unterstützen.
- Du hast idealerweise erste Erfahrung mit Power BI, Dataflows, semantischen Modellen oder Microsoft Fabric und kannst kleinere Anpassungen in Reports oder Datenmodellen nachvollziehen bzw. unterstützend umsetzen.
- Du arbeitest sorgfältig, strukturiert, dokumentationsstark und kommunikativ – insbesondere in einem kleinen Team, in dem Verlässlichkeit, Wissenstransfer und enge Zusammenarbeit wichtig sind.
Wir bieten:
- Eine unbefristete Festanstellung in Vollzeit oder Teilzeit.
- 30 Tage Urlaub.
- Eine hausinterne Weiterbildungsmaßnahme zur Entwicklung unserer Mitarbeiter*innen.
- Sehr gute technische Ausrüstung.
- Attraktive Konditionen und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Ein interessantes Aufgabefeld in einer wachsenden Branche.
- Mittelständische Strukturen.
- Ein dynamisches Team und kurze Entscheidungswege.
Data Engineer – Azure Data Platform & BI Operations (m/w/d) Arbeitgeber: goetel GmbH
Das Unternehmen bietet eine unbefristete Anstellung mit 30 Tagen Urlaub und sehr guter technischer Ausstattung. Das Team ist dynamisch und fördert den Wissenstransfer durch enge Zusammenarbeit. Die Position befindet sich in einer wachsenden Branche mit viel Potenzial für persönliche Entwicklung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer – Azure Data Platform & BI Operations (m/w/d) erhalten könnten
✨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 goetel GmbH 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 Data Engineer – Azure Data Platform & BI Operations (m/w/d) 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 Data Engineer – Azure Data Platform & BI Operations (m/w/d) bei goetel GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei goetel GmbH 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 goetel GmbH entscheidend sein!
