Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Data-Pipelines und setze innovative ETL/ELT-Prozesse um.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das die digitale Zukunft mit Daten gestaltet.
- Vorteile: Unbefristete Anstellung, 6 Wochen Urlaub, hybrides Arbeiten und attraktive Zusatzleistungen.
- Weitere Informationen: Strukturierte Einarbeitung und individuelle Sabbaticals für persönliche Pläne.
- Warum dieser Job: Gestalte mit deiner Expertise die digitale Zukunft und mache echten Unterschied für Unternehmen.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Microsoft Fabric, PySpark und SQL sowie Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Über das Unternehmen
Was entsteht, wenn Leidenschaft und Präzision zusammentreffen? Wir formen aus komplexen Datenlagen messbaren Mehrwert und gestalten so die digitale Zukunft. Du möchtest mit deiner Expertise in Data Analytics, Engineering oder Science innovative Lösungen entwickeln, die Unternehmen voranbringen? Dann schaffe mit uns die Basis für fundierte Entscheidungen und erlebe, wie deine Arbeit direkten Einfluss auf den Erfolg unserer Partner nimmt.
Die Stelle als Data Engineer mit Schwerpunkt Microsoft Fabric umfasst insbesondere die Entwicklung und Weiterentwicklung moderner Data-Pipelines, Lakehouse-Architekturen und Datenmodelle innerhalb der Microsoft-Datenplattform sowie die Integration und Strukturierung von Daten für Analytics, BI und KI-Anwendungen. Im Unternehmenskontext ist die Rolle ein zentraler Bestandteil datengetriebener Kundenprojekte und trägt dazu bei, aus Daten einen messbaren Mehrwert zu generieren, der als Grundlage für Entscheidungen, Innovation und Wachstum dient.
Was bieten wir dir?
- Unbefristete Festanstellung & 6 Wochen Urlaub: Wir bieten dir einen sicheren Arbeitsplatz und ausreichend Zeit zur Erholung
- Attraktives Vergütungspaket: Neben einem fairen Gehalt erhältst du ein Notebook, ein Smartphone sowie Zusatzleistungen wie Deutschlandticket, JobRad oder eine betriebliche Altersvorsorge
- Hybrides Arbeitsmodell: Du arbeitest flexibel mit einer guten Mischung aus Homeoffice und Präsenztagen in unserem Büro im Herzen von Köln
- Mitarbeiter-Beteiligung: Profitiere von unserem Beteiligungsprogramm und partizipiere direkt am gemeinsamen Erfolg
- Individuelle Auszeiten: Nutze die Möglichkeit, ein individuell gestaltbares Sabbatical für deine persönlichen Pläne einzulegen
- Strukturierte Einarbeitung: Dein Start bei uns wird durch eine persönliche Einarbeitung und ein Mentoring-Programm begleitet
- Sport und Gesundheit: Du profitierst von einer kostenlosen M-Mitgliedschaft bei Urban Sports Club und vergünstigten Konditionen bei L- und XL-Tarifen
Was erwartet dich?
- Du konzipierst und entwickelst skalierbare Data Pipelines in Microsoft Fabric und setzt dabei ETL/ELT-Prozesse mit PySpark und SQL in einer modernen Medallion-Architektur um
- Du übernimmst die Datenmodellierung im Lakehouse, um hochwertige und performante Datengrundlagen für Analytics-, BI- und KI-Anwendungen zu schaffen
- In enger Zusammenarbeit mit BI-Entwickler:innen und den Fachteams unserer Kunden übersetzt du Anforderungen in technische Lösungen
- Du stellst die Qualität und Performance der Datenumgebung sicher, indem du die Fabric‑Pipelines kontinuierlich überwachst und optimierst
- Gemeinsam im Team wirkst du an der Weiterentwicklung und dem Design unserer modernen Lakehouse‑Architekturen auf Basis von Microsoft Fabric mit
Was solltest du mitbringen?
- Du bringst praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric sowie gute Kenntnisse in PySpark und SQL mit.
- Du hast bereits ETL/ELT-Pipelines aufgebaut und kennst dich mit den Grundlagen der Datenmodellierung (z.B. Star Schema) und idealerweise der Medallion-Architektur aus
- Im Umgang mit Tools wie Git und CI/CD-Prozessen für das Deployment fühlst du dich sicher
- Als teamorientierte Persönlichkeit hast du Lust, dich tief in moderne Microsoft-Technologien einzuarbeiten und gemeinsam im Team zu wachsen
- Für den direkten Austausch mit Kunden und im Team sprichst du sehr gut Deutsch
Fähigkeiten
Es ist kein Abschluss erforderlich. Du beherrschst Deutsch.
Data Engineer - Microsoft Fabric / PySpark / Azure (m/w/d) Arbeitgeber: StudentJob
Unrefined Riches UG bietet ein kreatives und flexibles Arbeitsumfeld, in dem du deine Fähigkeiten in Social Media und Content Creation weiterentwickeln kannst. Mit 90% Homeoffice und nur wenigen Präsenztagen in Hamburg hast du die Möglichkeit, deine Ideen in einem unterstützenden Team einzubringen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln. Zudem besteht die Chance auf eine spätere Zusammenarbeit als Werkstudent:in oder in Festanstellung, was dir langfristige Perspektiven eröffnet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Microsoft Fabric / PySpark / Azure (m/w/d) 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 StudentJob 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 - Microsoft Fabric / PySpark / Azure (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 - Microsoft Fabric / PySpark / Azure (m/w/d) bei StudentJob gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei StudentJob 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 StudentJob entscheidend sein!
