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# Data & Analytics Engineer - Microsoft Azure / Power BI

- **Company:** Stellenwert GmbH
- **Location:** Oldenburg, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Structures, Data Warehousing, DevOps, Python (Programming Language), Power BI, SQL Databases, Apache Spark, Git, Microsoft Fabric, Data Lakes, Pyspark, Information Technology, Data Analytics, Azure Synapse Analytics
- **Published:** September 1, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=eca24b3efd2b6439

## About the Role

Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium mit Schwerpunkt Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einer vergleichbaren Qualifikation

Einschlägige, mehrjährige Praxis in der Konzeption und Umsetzung von Daten- und BI-Lösungen

Umfassendes Know-how in SQL und Python auf fortgeschrittenem Niveau

Praxis im Umgang mit modernen Cloud-Data-Plattformen, idealerweise Microsoft Azure

Fundierte Kenntnisse in Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics und Power BI

Erfahrung mit PySpark bzw. Apache Spark sowie mit Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen und dimensionaler Datenmodellierung

Vertrautheit mit Datenintegrationsprozessen, ETL-/ELT-Verfahren und Datenorchestrierung sowie mit Git, CI/CD und DevOps-Praktiken im Datenumfeld

Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, hohe Eigeninitiative und eine strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise im Team

Verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mindestens Niveau C1) sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

## Description

Konzeption und Weiterentwicklung einer zentralen Daten- und Analytics-Plattform auf Basis von Microsoft Azure, Microsoft Fabric und Power BI

Umsetzung und Betreuung datengetriebener End-to-End-Lösungen von der Datenquelle bis zur Auswertung

Modellierung skalierbarer Datenstrukturen für Reporting- sowie Self-Service-BI-Anwendungen

Konzeption und kontinuierliche Optimierung von Datenpipelines sowie ETL-/ELT-Prozessen unter Einsatz von Python, PySpark und SQL

Zusammenführung unterschiedlicher Quellsysteme in Data Lakes und Data Warehouses

Aufbau interaktiver Dashboards, Reports und weiterer Datenprodukte in Power BI

Übersetzung fachlicher Fragestellungen in tragfähige, technische Lösungskonzepte

Beratung der Fachbereiche sowie enge Abstimmung mit internen IT-Teams zu Daten-, Kennzahlen- und Reporting-Themen


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