Auf einen Blick
- Aufgaben: Erweitere Datenmodelle und integriere neue Datenquellen in bestehende Pipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Data Engineering und Business Intelligence.
- Vorteile: 90% Remote-Arbeit, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und Wissenstransfer.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Databricks und Power BI erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Stellenbeschreibung Unser Kunde sucht aktuell einen Data Engineer (m/w/d).
Rahmendaten:
- Start: 01.09.2026
- Laufzeit: 31.12.2026
- Auslastung: 100%
- Einsatzort: 90% Remote und ca. 1-2 Tage vor Ort in München pro Monat
Aufgaben:
- Erweiterungen des Datenmodells
- Integration neuer Datenquellen in die bestehende Pipeline-Architektur
- Entwurf, Entwicklung und Implementierung optimierter, kuratierter Schemata
- Industrialisierung von Proof-of-Concepts (PoC)
- Überprüfung bestehender Python-Notebooks, die PoCs enthalten
- Refactoring und Implementierung von PoCs innerhalb der Produktions-Pipeline-Architektur
- Entwurf und Bereitstellung fortgeschrittener Datenvisualisierungen innerhalb des bestehenden Power BI-Berichts
- Konfiguration von MLflow für die Modellverfolgung und das Lebenszyklusmanagement
- Orchestrierung robuster Pipelines und Planung von Jobs
- Direkte Integration der PoC-Ergebnisse in das zentrale Berichtsdatenmodell
- Entwurf und Implementierung des Berichtsdatenmodells
- Entwurf und Aufbau von Datenaufbereitungsschichten, die für die Power-BI-Einbindung optimiert sind
- Optimierung der Abfrageleistung und des zugrunde liegenden Datenmodells hinsichtlich Geschwindigkeit und Skalierbarkeit
- Qualitätssicherung der Datenpipeline
- Implementierung von Testprotokollen zur Überwachung von Datenabweichungen und zum Schutz vor unerwarteter Dateneingabe
- Metadaten-Governance und Katalogisierung
- Bereitstellung umfassender Metadaten im Databricks-Datenkatalog und Zuordnung geeigneter Klassifizierungen zur Datensensibilität
- Bereitstellung, Support und Dokumentation
- Verwaltung der Produktionsfreigabe aller entwickelten Komponenten
- Bereitstellung einer vollständigen technischen Dokumentation des Datenmodells, einschließlich gebrauchsfertiger Beispielabfragen
- Erweiterungen der Power BI-Lösung
- Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher Datenvisualisierungen innerhalb des bestehenden Power BI-Berichts
- Konfiguration und Test der Row-Level Security (RLS), um einen sicheren Datenzugriff zu gewährleisten
- Zusammenfassung und Umsetzung komplexer Analyseergebnisse in intuitive Dashboards für die Geschäftsinteressenten
Arbeitsweise:
- Dokumentation: Alle Arbeiten werden auf Confluence dokumentiert. Darüber hinaus werden in den Code-Repositories bewährte Dokumentationspraktiken unter Verwendung von Markdown-Dateien (.md) befolgt.
- Planung und Aufgabenmanagement: Jira wird für die Planung, Nachverfolgung und Abwicklung aller Aufgaben verwendet. Der Fortschritt bei den zu erbringenden Leistungen wird kontinuierlich in Jira dokumentiert.
- Überprüfungsprozess: Innerhalb des internen Teams werden Überprüfungen durchgeführt, um Qualität und Abstimmung sicherzustellen.
- Wissenstransfer: Der Auftragnehmer schult das interne Team in Bezug auf Best Practices und Implementierungsdetails, um eine langfristige Eigenverantwortung und Selbstständigkeit zu gewährleisten.
Anforderungen:
Der Kandidat muss eine fundierte Erfolgsbilanz in den Bereichen Data Engineering auf Unternehmensebene, MLOps und Business Intelligence vorweisen können, die sich durch die folgenden Qualifikationen auszeichnet:
- Kernkompetenzen im Bereich Software- und Data-Engineering
- Fundierte Erfahrung mit Python: Mehrjährige berufliche Erfahrung in der Softwareentwicklung mit Python unter Einhaltung bewährter Entwicklungspraktiken (z. B. Clean Code, modularer Aufbau, Unit-Tests und Versionskontrolle)
- Databricks auf AWS: Mehrjährige praktische Erfahrung beim Aufbau, der Optimierung und der Bereitstellung von Daten-Workloads in Databricks-Umgebungen auf AWS
- PySpark und Data Warehousing: Fundierte Kenntnisse in PySpark für die Verarbeitung großer Datenmengen, gepaart mit tiefgreifender Expertise in modernen Data-Warehousing-Prinzipien
- Datenmodellierung & Business Intelligence
- Fortgeschrittene Datenmodellierung: Umfassende Erfahrung im Entwurf und in der Implementierung komplexer Datenmodelle, kuratierter Schemata und effizienter Pipeline-Orchestrierungen
- Power BI & Analytics-Bereitstellung: Fundierte Kenntnisse in Power BI, einschließlich des Entwurfs intuitiver Dashboards, fortgeschrittener Datenvisualisierungstechniken, der Abfrageoptimierung für eine schnelle Berichtsleistung sowie der Implementierung von Row-Level-Security-Konzepten (RLS)
- Maschinelles Lernen und kollaborative Arbeitsabläufe
- MLOps und Bereitstellung: Praktisches Verständnis der Prinzipien der Bereitstellung von maschinellem Lernen, der Modellverfolgung mit mlflow und der Orchestrierung von Pipelines auf Produktionsniveau
- Zusammenarbeit: Unabdingbare Fachkenntnisse in Bezug auf Tools und Methoden für kollaborative Datenwissenschaft und Versionskontrolle (z. B. Git, Projektverfolgung, agile Arbeitsabläufe)
90 % Remote: Data Engineer (m/w/d) Power BI Arbeitgeber: nemensis ag
Als Leiter RX-Aussendienst in einem etablierten Schweizer Pharmaunternehmen profitieren Sie von einer flexiblen Home-Office-Regelung und einem unterstützenden Arbeitsumfeld, das auf kontinuierliche Weiterbildung und persönliche Entwicklung setzt. Das Unternehmen bietet Ihnen die Möglichkeit, ein engagiertes Team zu führen und aktiv zur Verbesserung des Schweizer Gesundheitsmarktes beizutragen, während Sie von einem breiten Produktportfolio und einem starken Netzwerk innerhalb der Branche profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 90 % Remote: Data Engineer (m/w/d) Power BI 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 nemensis ag 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 90 % Remote: Data Engineer (m/w/d) Power BI 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 90 % Remote: Data Engineer (m/w/d) Power BI bei nemensis ag gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei nemensis ag 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 nemensis ag entscheidend sein!
