Cloud Data Engineer

hubside - Die Recruitingwerkstatt

München, Germany

23 days ago

Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Working hours

Regular working hours

Job source

www.adzuna.de

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Data Analysis User Authentication Microsoft Azure Cloud Database Data Structures Data Warehousing Sync (Unix) JSON Python (Programming Language) Raw Data Power BI

+11 more

Shopify SQL Databases Extensible Markup Language (XML) Data Processing Pandas Microsoft Fabric Pyspark Information Technology Infor Webhooks Databricks

Job description

Als Cloud Data Engineer verantworten Sie den Aufbau und die kontinuierliche Weiterentwicklung einer modernen Data-Lakehouse-Architektur auf Basis von Microsoft Fabric und Databricks. Sie bereiten komplexe Datenquellen mithilfe von SQL und Python auf, entwickeln aussagekräftige Analytics- und BI-Lösungen und stellen durch automatisierte Integrationen sowie stabiles Pipeline-Monitoring eine hohe Datenqualität sicher. Sie kennen jemanden der auf die Stellenausschreibung passt? Dann holen Sie sich jetzt unseren Weiterempfehlungsbonus! Erkundigen Sie sich gleich telefonisch unter 089 9982966 47 bei mir., * Aufbau, Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung der Data-Umgebung auf Basis von Microsoft Fabric und Databricks

Aufbereitung, Transformation und Datenmodellierung von Rohdaten (z. B. JSON, XML) mittels SQL sowie Python (PySpark, Pandas) für Reporting- und Analysezwecke
Entwicklung und Pflege von Power-BI-Dashboards sowie Databricks-Visualisierungen zur Bereitstellung entscheidungsrelevanter Insights für andere Abteilungen
Konzeption, Implementierung und Betreuung von Automations-Workflows in Make (u. a. Shopify-Infor-Sync), EDI-Datenflüssen und API-Integrationen mit internen und externen Systemen
Monitoring und Betrieb von Datenpipelines in Make und Fabric/Azure, Fehleranalyse (z. B. Webhook-Ausfälle, fehlerhafte Datenladungen) sowie Dokumentation von Datenstrukturen und Mappings

Requirements

Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation
Fundiertes Verständnis moderner Datenarchitekturen (Lakehouse, Data Warehouse)
Mehrjährige Praxiserfahrung mit SQL sowie solide Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung und Automatisierung
Sehr gute Kenntnisse in Make, inkl. Webhooks, API-Authentifizierung und JSON-Verarbeitung
Starkes analytisches Denkvermögen, schnelle Auffassungsgabe und ausgeprägtes Business-Verständnis