BI Developer / Data Engineer

Deutsche Pruefservice GmbH
Erkrath, Germany
22 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
2 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
German
Job source

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Microsoft Azure Cloud Computing Extract Transform Load (ETL) Data Security Data Warehousing Relational Databases Database Storage Structures Microsoft Dynamics CRM Github Design of User Interfaces
+7 more
Python (Programming Language) Power BI Standard Sql SQL Databases Azure Data Factory Large Language Models Backend

Job description

Du entwickelst BI-LĂśsungen fĂźr unser Data & BI Team und sorgst fĂźr saubere, nutzbare Daten. Dabei arbeitest du eng mit dem Kollegen zusammen, der bei uns Data Warehouse und Pipelines verantwortet.

  • Entwicklung und Ausbau von Power-BI-LĂśsungen inklusive technischer Mitverantwortung fĂźr das zugrundeliegende Datenmodell
  • Gestaltung von Reports, die Nutzer:innen tatsächlich verstehen und gerne verwenden. Dabei zählt nicht nur die technische Umsetzung, sondern auch ein gutes GespĂźr fĂźr UX und UI
  • Arbeiten mit relationalen Datenbanken: Datenmodellierung, Strukturverständnis, fortgeschrittenes SQL
  • Anbindung und Integration bestehender Systeme wie MS Dynamics, Sipgate und weiteren Systemen in die Datenlandschaft
  • UnterstĂźtzung beim Aufbau und der Pflege von Datenpipelines mit Azure Data Factory in Abstimmung mit dem zuständigen Kollegen
  • Sicherstellung von Datenqualität durch Tests, Validierung und Monitoring der Pipelines
  • Programmierung zur Automatisierung von DatenflĂźssen (Python), sauberes Versionieren und Review-Praxis Ăźber GitHub
  • Technische Einbindung von KI/LLM-APIs in bestehende Datenprozesse, z. B. automatisierte Textklassifikation oder Datenanreicherung
  • Enge fachliche Abstimmung mit unserem Business Owner BI und Product Owner Data zur technischen Umsetzung priorisierter Anforderungen

Requirements

2-4 Jahre Erfahrung in BI-Entwicklung und Datenbankarbeit. Erste BerĂźhrungspunkte mit Datenpipelines sind von Vorteil

  • Sehr gute SQL-Kenntnisse und sicheres Verständnis relationaler Datenbankstrukturen
  • Erste Erfahrung mit Azure Data Factory oder vergleichbaren ETL/ELT-Tools. Die Pipeline-Tiefe liegt bei einem Kollegen im Team, du solltest die Logik aber verstehen und mitdenken kĂśnnen
  • Erfahrung mit Cloud-Diensten, vorzugsweise Microsoft Azure
  • Sehr gute Kenntnisse in Power-BI-Entwicklung, nicht nur im Reporting-Konsum
  • Gutes GespĂźr fĂźr UI/UX. Du verstehst, was Nutzer:innen wirklich brauchen und denkst LĂśsungen von Backend bis Oberfläche mit, statt Anforderungen nur abzuarbeiten
  • Solide Programmierkenntnisse (Python bevorzugt) und Erfahrung mit Git/GitHub
  • Idealerweise Erfahrung mit der Einbindung von KI/LLM-APIs in Datenprozesse
  • Idealerweise Grundverständnis fĂźr Datensicherheit und DSGVO im Umgang mit Daten
  • Idealerweise ein Faible fĂźr Prozessanalyse, kein Muss, aber ein Plus
  • Strukturierte, eigenverantwortliche und lĂśsungsorientierte Arbeitsweise
  • Sehr gute Deutschkenntnisse

Benefits & conditions

  • Gestaltungsspielraum und Verantwortung in einer zentralen Rolle
  • Mitarbeit am Aufbau einer modernen, datengetriebenen IT-Landschaft von Grund auf
  • Flexible Arbeitsbedingungen im Hybrid-Modell
  • Kollegiales Team: Wir arbeiten bereichsĂźbergreifend miteinander und kommunizieren auf AugenhĂśhe
  • Weitere Benefits gemäß Standard-Paket (Corporate Benefits, Lease a Bike, Wunschgutschein / Urban Sports Club, etc.)

About the company

Als einer der fßhrenden Dienstleister fßr elektrische Betriebssicherheit in Deutschland prßfen wir bundesweit elektrische Betriebsmittel, Anlagen und Maschinen nach DGUV 3 und DGUV 4. Mit rund 500 Kolleginnen und Kollegen unterstßtzen wir Unternehmen unterschiedlichster Branchen dabei, sichere Arbeitsumgebungen zu schaffen und gesetzliche Anforderungen zuverlässig zu erfßllen - von DAX-Konzernen bis hin zu kleinen und mittelständischen Unternehmen.

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