> Markdown version of [/jobs/ext/4001408-microsoft-fabric-analytics-engineer-gesucht-in-kassel](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4001408-microsoft-fabric-analytics-engineer-gesucht-in-kassel). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md).

---

# Microsoft Fabric Analytics Engineer gesucht in Kassel

- **Company:** Karriereweg GmbH
- **Location:** Kassel, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €75,000.0 - €85,000.0
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Data Analysis, Machine Learning, Power BI, Standard Sql, SAP (Applications), Powerquery, Microsoft Fabric, Information Technology, SAP S/4HANA
- **Published:** October 29, 2026
- **Apply:** https://www.lokale-kleinanzeigen.de/stellenanzeige/microsoft+fabric+analytics+engineer+m+w+d_l16886791.html

## About the Role

* Ein Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik oder Wirtschaftswissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation mit entsprechender Berufserfahrung
 * Fundierte Praxis mit Power BI aus zwei bis drei Jahren oder mehr: Power Query, DAX und Datenmodellierung
 * Erste Erfahrung mit Microsoft Fabric, etwa mit Lakehouse, Data Factory oder Dataflows Gen2, sowie sicherer Umgang mit SQL
 * Erfahrung im Auf- oder Ausbau von BI-Lösungen im eigenen Unternehmen, gern auch als einzige Person für das Thema in einem kleineren Haus
 * Freude daran, mit Fachbereichen Anforderungen zu klären und Wissen weiterzugeben
 * Sehr gutes Deutsch und gutes Englisch für die Zusammenarbeit mit den internationalen Standorten
 * Von Vorteil: Verständnis von SAP-Daten (ECC oder S/4HANA) sowie Zertifizierungen wie PL-300, DP-600 oder DP-700

## Description

* Sie bauen die BI-Landschaft auf Microsoft Fabric auf: Datenanbindung, vor allem aus SAP, Lakehouse oder Warehouse sowie Pipelines und Dataflows.
 * Sie entwickeln zentrale, wiederverwendbare Datenmodelle in Power BI, auf denen weitere Berichte aufsetzen.
 * Sie erstellen die ersten Basisberichte für die Fachbereiche.
 * Sie etablieren Report-Governance: Workspaces, zertifizierte Datenmodelle, Namenskonventionen, Berechtigungen und Deployment.
 * Sie machen Lücken in der Datenqualität sichtbar und bereinigen sie gemeinsam mit den Fachbereichen.
 * Sie nehmen Anforderungen auf, holen die Beteiligten an einen Tisch und setzen Prioritäten.
 * Sie befähigen die Fachbereiche zu Self-Service mit klaren Leitplanken und zeigen den Kolleginnen und Kollegen, wie man einen Bereich und eine Analyse strukturiert.

Zur Einordnung: Ihr Schwerpunkt liegt auf Analytics und Engineering, also auf Datenanbindung, Datenmodellen, Berichten und Governance. Sie setzen selbst um und klären die Anforderungen direkt mit den Fachbereichen. Data Science und Machine Learning spielen in dieser Aufbauphase eine Nebenrolle.