Auf einen Blick
- Aufgaben: Erstelle skalierbare Datenfundamente und arbeite in cross-funktionalen Teams.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Engineering mit Fokus auf Cloud-Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und ein dynamisches Arbeitsumfeld für persönliches Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes MINT-Studium und Erfahrung im Data Engineering, insbesondere mit Azure und Fabric.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was du bei uns bewegen kannst
- Skalierbare Datenfundamente schaffen: In cross-funktionalen Projektteams arbeitest du für Kunden verschiedener Branchen. Ihr brecht Daten-Silos auf, baut solide Infrastrukturen und schafft damit die technische Basis für datengetriebene Services und nachhaltigen KI-Einsatz.
- Beratung auf Augenhöhe: Dein Job beginnt vor dem Code. Du begleitest deine Kunden partnerschaftlich von der ersten Idee über die technische Machbarkeitsanalyse bis zur Umsetzung.
- Plattform-Evolution & Cloud-Migration: Beim Aufbau und der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen übernimmst du die architektonische Verantwortung. Gewachsene On-Premise-Architekturen und klassische Data Warehouses migrierst du strukturiert in die flexible, cloudbasierte Umgebung von Microsoft Fabric.
- End-to-End Engineering & Lakehouse-Architektur: Mit Fabric Data Factory, OneLake und Notebooks implementierst du hocheffiziente ETL-/ELT-Pipelines und strukturierst Lakehouses nach Medaillon-Paradigmen. Es ist dein Anspruch, höchste Standards bei Datensicherheit und Governance sicherzustellen.
- Wissen teilen & gemeinsam wachsen: Als erfahrene:r Sparringspartner:in schaffst du ein Umfeld, in dem sich jüngere Kolleg:innen optimal entwickeln können. Du begleitest sie durch wertschätzendes Mentoring und gestaltest unseren technologischen Footprint im Bereich Microsoft Fabric aktiv mit.
Stellenanforderungen
- Expertise im Data Engineering: Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studienfach und mehrere Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
- Fundiertes Know-how in Fabric/Azure: Deinen technologischen Schwerpunkt hast du bewusst im Fabric- und Azure-Ökosystem gesetzt, um Daten nahtlos für Analytics und KI bereitzustellen. Insbesondere im Umgang mit Lakehouses, Dataflows, Data Pipelines, Azure Synapse Analytics, Data Factory, OneLake und Delta Lake bist du routiniert.
- Clean Code & Tooling-Effizienz: Mithilfe deiner Expertise in Python (insb. PySpark) und T-SQL entwickelst du performante, produktive Daten-Pipelines. CodeAI und KI-gestützte Tools nutzt du dabei souverän im Alltag – sei es zur Code-Generierung, für Reviews oder zur Automatisierung deiner Workflows.
- Architektur-Erfahrung & Cloud-Migration: Du konzipierst größere Datenarchitekturen in der Cloud mit sicherem Blick fürs Ganze. Es reizt dich, klassische On-Premises-Systeme strukturiert abzulösen und in moderne Cloud-Infrastrukturen zu überführen.
- Sprachkompetenz: Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Senior Data Engineer* Microsoft Fabric Arbeitgeber: Inovex
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem innovativen und dynamischen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die neuesten Technologien und Trends im Bereich Frontend-Entwicklung konzentriert. Unsere offene Unternehmenskultur fördert den Wissensaustausch und die persönliche Weiterentwicklung, während wir gleichzeitig großen Wert auf Teamarbeit und technische Exzellenz legen. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an spannenden Projekten mit namhaften Kunden zu arbeiten, was deine Karrierechancen erheblich steigert.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer* Microsoft Fabric mit Bravour zu bestehen
Data Engineering
Microsoft Fabric
Azure
Lakehouse-Architektur
Dataflows
Data Pipelines
Azure Synapse Analytics
